Clasificaciones de coberturas de suelos en San Martín (Mendoza, Argentina)
El objetivo del trabajo fue adoptar un método para clasificar coberturas de suelos en áreas de cultivos intensivos, fundamentándolo en la exactitud de los datos cartografiados. Documentos básicos: bandas 3, 4 y 5 de las imágenes de verano Landsat Thematic Mapper del NE de Mendoza, capturadas el 18/1...
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| Publicado: |
Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias
2001
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San Martín (Mendoza, Argentina) Río Mendoza (Mendoza, Argentina) Suelos agrícolas Utilización de la tierra Sistema de Información Geográfica (software) Perez Valenzuela, Benjamín R. Salcedo, Carlos E De Cara, Daniel E. Clasificaciones de coberturas de suelos en San Martín (Mendoza, Argentina) |
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El objetivo del trabajo fue adoptar un
método para clasificar coberturas de suelos
en áreas de cultivos intensivos, fundamentándolo
en la exactitud de los datos
cartografiados. Documentos básicos: bandas
3, 4 y 5 de las imágenes de verano Landsat
Thematic Mapper del NE de Mendoza, capturadas
el 18/12/95 y el 28/12/97. Se
georreferenciaron con el sistema UTM-19s
y se clasificaron con los sistemas rígidos de
Mínima Distancia, Paralelepípedos y Máxima
Probabilidad, o Verosimilitud. Las imá-
genes clasificadas se suavizaron con Filtro
moda de Pasa-Baja.
La exactitud de los mapas se analizó
construyendo Matrices de Confusión o de
errores de los polígonos de entrenamiento.
Se determinaron los índices Kappa Global y
Kappa de Acuerdo de cada categoría clasificada.
La cartografía con mayor confiabilidad,
clasificando los polígonos de entrenamiento,
fue el filtro de la imagen obtenida
con el clasificador de Máxima Probabilidad
procesando 6 bandas: 3, 4 y 5 del '95 y 3, 4
y 5 del '97. Su Kappa Global = 0,91. Descendió
a 0,42 cuando se clasificaron los
polígonos testigos. Con las clasificaciones incluyendo imágenes de textura las cartografías
resultaron más fracturadas que con
las seis bandas espectrales. Esta información
adicional mejoró la confiabilidad de la
categoría de parrales. La cartografía obtenida
clasificando imágenes basadas en objetos
fue menos fracturada pero de similar la
confiabilidad.
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