Revista de teledetección y SIG

Abstracto

Desequilibrio de un interpolador estocástico de miembros finales mediante clasificadores basados ​​en objetos ENVI, un modelo explicativo de la respuesta fotosintética de las hojas de un solo vóxel de Farquhar y estadísticas de series temporales booleanas para pronosticar hábitats de larvas de Simulium damnosum sl con dosel de sombra en Burkina Faso

Benjamin Jacob, Robert J Novak, Laurent Toe, Moussa S Sanfo, Semiha Caliskhan, Alain Pare, Mounkaila Noma, Laurent Yameogo y Thomas Unnasch

Los espectros endmember recuperados de datos de resolución submétrica [por ejemplo, la relación de las bandas de onda visible e infrarroja cercana (NIR) de 0,61 m de Quick Bird] de un hábitat acuático de larvas de enfermedades infecciosas relacionadas con artrópodos pueden actuar como una variable dependiente dentro de un algoritmo de estimación de mínimos cuadrados. Al hacerlo, las variables de riesgo orientadas a la transmisión endémica estacional se pueden interpolar con precisión. Sin embargo, la mezcla espectral es un problema inherente a los atributos de características del hábitat de larvas de enfermedades infecciosas relacionadas con artrópodos orientados al dosel multidimensionales, lo que da como resultado pocos espectros de subpíxeles de imagen que representen objetivos "puros". Esto puede conducir a una firma de objetivo endmember sesgada debido a la radiancia de subpíxeles mixta no cuantificada espectralmente que se origina a partir de diferentes tipos de objetos de hábitat de larvas orientados al dosel. Una firma de hábitat de larvas endmember errónea generará pronósticos residuales inconsistentes en un interpolador estocástico/determinista. En este análisis, extrajimos y descompusimos espectralmente múltiples valores de reflectancia de píxeles de resolución submétrica orientados a la superficie de los miembros finales del dosel derivados de un hábitat larvario de Similium damnosum sl georreferenciado con imágenes QuickBird (Figura 1), un vector de la oncocercosis de la mosca negra en un sitio de estudio epidemiológico ribereño en Burkina Faso. Empleamos clasificadores basados ​​en objetos ENVI, una ecuación de transferencia radiativa tridimensional y el modelo geométrico-óptico de Li-Strahler para realizar la descomposición de píxeles. A continuación, el hábitat larvario georreferenciado y los valores de radiancia dentro del dosel (por ejemplo, roca precámbrica) se aislaron espectralmente y se ponderaron utilizando un algoritmo de progresión sucesiva (SPA) robusto dentro de un dominio booleano. El endmember descompuesto generó una firma espectral robusta en ArcGIS que posteriormente se analizó mediante kriging para identificar hábitats de larvas de S. damnosum sl productivos desconocidos y no muestreados a lo largo de un sistema fluvial de Burkina Faso utilizando un formato de estudio ciego. El modelo de validación reveló una correlación del 100 % entre los sitios de hábitat de mosca negra productivos georreferenciados previstos en función de los valores de recuento de densidad de larvas muestreados estacionalmente.