Discriminación y estimación del área con labranza de conservación empleando imágenes SPOT 4

espagnol; castillan. El estado de Guanajuato presenta serios problemas de erosión de suelos agrícolas como resultado de las prácticas de preparación tradicionales, por lo que actualmente, en el estado de Guanajuato existen instituciones que impulsan la adopción de la labranza de conservación como alternativa para remediar la severa erosión. Sin embargo, las estadísticas actuales sobre la adopción de labranza de conservación en México, no son confiables y al generar esta información las instituciones que impulsan esta práctica podrán monitorear y planear sus actividades. En este trabajo se presentan los resultados de una clasificación supervisada de imágenes de satélite SPOT 4, para discriminar y estimar la superficie bajo labranza de conservación en una región agrícola del estado de Guanajuato. La metodología se basó en un análisis de clasificación supervisada empleando el método de Mahalanobis y paralelepípedos. En el análisis se emplearon imágenes XS-SPOT4 y HRG2 SPOT5. Se llevó a cabo un muestreo de campo estratificado-sistemático. La clasificación se evaluó mediante la matriz de confusión y el índice Kappa. El 92.7% de parcelas verificadas en campo bajo labranza de conservación fueron identificadas correctamente y 93.7% para labranza convencional. El índice kappa calculado para labranza de conservación fue 0.9208 y 0.9396 para labranza convencional. La discriminación y estimación de labranza de conservación se hizo para el ciclo primavera-verano 2010 y se estimó 16.1% de labranza de conservación de 262 104 ha clasificadas. El índice kappa y la matriz de confusión mostraron que la clasificación supervisada permitió muy buena separabilidad entre prácticas de conservación y convencionales.

anglais. The state of Guanajuato presents serious problems regarding the erosion of farming soils as a result of traditional preparation practices, and therefore, in the state of Guanajuato there are currently institutions that promote the adoption of conservation agriculture as an alternative to revert severe erosion. However, current statistics on the adoption of conservation agriculture in Mexico are not reliable, and when generating this information, the institutions that promote this practice could monitor and plan their activities. This investigation presents the results of a supervised classification of SPOT 4 satellite images, to distinguish and estimate the surface under conservation agriculture in an agricultural area of the state of Guanajuato. The methodology is based on a supervised classification analysis using the method of Mahalanobis and parallelepipeds. The analysis required the use of XS-SPOT4 and HRG2 SPOT5 images. A stratified-systematic field sampling was performed. The classification was evaluated using the matrix of confusion and the Kappa index. Of the plots verified on the field under conservation agriculture, 92.7% were identified correctly, along with 93.7% for conventional agriculture. The Kappa index calculated for Conservation Agriculture was 0.9208, and 0.9396 for conventional agriculture. The distinction and estimation of conservation agriculture were carried out for the spring-summer cycle 2010, and 16.1% was estimated for conservation agriculture, out of 262 104 ha that were classified. The Kappa index and the matrix of confusion showed that the classification supervised allowed a good separability between conservation and conventional practices.