Identificación de complejos de humedales mediante el uso de imágenes satelitales y Machine Learning, municipio de Piamonte, Cauca (Colombia)

Este estudio tiene como objetivo principal identificar y delimitar los complejos de humedales en el municipio de Piamonte, Cauca, Colombia, en la región plana del piedemonte amazónico. Para ello, se emplearon herramientas de Sistemas de Información Geográfica (SIG) y métodos de aprendizaje automático (Machine Learning, ML), tanto supervisados como no supervisados, junto con el uso de computación en la nube a través de Google Earth Engine (GEE) para el procesamiento masivo de imágenes satelitales SAR Sentinel-1B (GRD). La metodología incluyó el uso del algoritmo de agrupamiento K-Means para la clasificación automática de áreas de humedales y el método Random Forest (RF) para la identificación en la zona plana de Piamonte. Se definieron y delimitaron cinco complejos de humedales basados en características topográficas, como cambios en la pendiente, dirección y acumulación del flujo: Complejo río Caquetá, Complejo ríos Nabueno - Guayuyaco, Complejo río Inchiyaco, Complejo Quebradas Tontoyaco - Quebradón - Trajayaco y Complejo ríos Fragua - Congor - Tambor. La clase de humedales más extensa corresponde a ciénagas con vegetación alta (NaPaCiVeAl), con una superficie de 25929,39 ha., rep