Clasificación de Cobertura del Suelo sobre Área Urbana a partir de Imágenes Satelitales de Mediana Resolución Empleando Regresión-kriging: una Comparación con otros Métodos no Convencionales
En este trabajo se propuso la clasificación de cobertura del suelo sobre área urbana a partir de imágenes satelitales de mediana resolución empleando regresión-kriging. Para evaluar el desempeño del método se realizó un trabajo de clasificación de imágenes satelitales, que se comparó con otras clasificaciones obtenidas mediante los métodos Máquinas de Soporte Vectorial, Distancia Mahalanobis, Árboles de Decisión, Redes Neuronales Artificiales y Bosques Aleatorios. La clasificación de cobertura de suelo se realizó a partir de una imagen satelital SPOT 5. El área de estudio corresponde a una zona central del casco urbano de la ciudad de Bogotá, Colombia; la herramienta que se empleó en el procesamiento de la imagen fue el software “R”. Dentro de los resultados del trabajo se encuentran la implementación de una metodología para clasificar imágenes satelitales usando regresión-kriging, el código desarrollado en “R” para clasificar imágenes mediante los seis métodos mencionados, los seis mapas de clasificación, las matrices de confusión, los intervalos de confianza y otros índices que permiten evaluar la exactitud de las clasificaciones. En términos generales todos los métodos mostraron un buen desempeño en la tarea de clasificación y se comprobó que en el caso de clasificación de cobertura de suelo en área urbana resulta ser más efectivo el método regresión-kriging que considera no solo las características espectrales de la imagen sino también la estructura de correlación espacial existente entre los datos.
Fuente:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas