Desarrollo de una metodología para estimación de la deforestación mediante el análisis multitemporal de imágenes multiespectrales en un entorno de análisis basado en objetos geográficos (GEOBIA).
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- Año de publicación 2017
- Descripción
- La presente propuesta de investigación desarrolla una metodología, completamente implementada en un entorno orientado a objetos geográficos (GEOBIA), para la estimación y cuantificación de las dinámicas espaciotemporales de la cobertura Bosque (pérdida o deforestación), mediante el análisis de una serie de tiempo de imágenes multiespectrales de media resolución espacial (Landsat). Se formularon los procesos para la adecuada estructuración de los datos y construcción de la serie de tiempo, se determinaron a partir de los datos históricos de los mapas de Bosque y No Bosque (IDEAM) los parámetros para la optimización y definición del espacio de características que permitieron la segmentación, entrenamiento y clasificación de la serie de tiempo de objetos a partir de 4 algoritmos de aprendizaje de máquina (Machine Learning): Maquinas de soporte vectorial (SVM), árboles de decisión (DT), Bosques Aleatorios (RF) y K-nearest neigbor (KNN). Se formuló un marco metodológico, a partir del concepto de Link entre objetos temporales, para la generación de objetos de deforestación mediante el análisis espacio temporal de los objetos de bosque y no bosque clasificados en cada momento de la serie de tiempo; y a los objetos generados se aplicó una metodología de evaluación de exactitud integral orientada a objetos, matriz STEP, pues se consideran los aspectos geométricos y temáticos de los objetos generados en comparación al mapa de referencia. Los resultados obtenidos permiten concluir que una metodología de detección de cambios completamente orientada a objetos facilita el modelamiento de las características temáticas, geométricas y temporales para el análisis de cambios en las coberturas de la tierra y que los conceptos de análisis y modelamiento espacial de procesos cartográficos pueden implementarse en el mismo proceso de clasificación de la serie de tiempo.