Metodología de clasificación automática de uso y cobertura de suelo : Uso de métodos de aprendizaje automático y teledetección para clasificación de uso y cobertura del suelo en un valle semiárido de la Patagonia
El valle agrícola-ganadero en la Cuenca Inferior del Río Chubut (VIRCh) tiene una extensión de 225 km2 y está situado en la Patagonia semiárida oriental argentina. Si bien este es uno de los valles más importantes de la región no existe hasta ahora información espacial completa, detallada y actualiz...
Guardado en:
| Autores principales: | , , , , |
|---|---|
| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2021
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/140748 http://50jaiio.sadio.org.ar/pdfs/cai/CAI-25.pdf |
| Aporte de: |
| Sumario: | El valle agrícola-ganadero en la Cuenca Inferior del Río Chubut (VIRCh) tiene una extensión de 225 km2 y está situado en la Patagonia semiárida oriental argentina. Si bien este es uno de los valles más importantes de la región no existe hasta ahora información espacial completa, detallada y actualizada de sus actividades y coberturas del suelo. En este artículo avanzamos en la sistematización de este proceso y comparamos 7 métodos tradicionales de aprendizaje automático supervisado aplicados a la clasificación del uso y la cobertura del suelo a partir de imágenes satelitales de Sentinel-2 MSI y de datos adquiridos sobre el terreno. Con estos métodos obtuvimos predicciones que superan entre el 70 y 80 % de precisión en la clasificación de cultivos frutales, horticultura, terrenos construidos, arbustales, pasturas y agua.
Nearest Neighbors y Decision Tree fueron los clasificadores que mostraron los mejores desempeños. El código fuente y algoritmos desarrollados están disponibles en: DOI: 10.5281/zenodo.5338597 para su libre recreación, uso y reproducibilidad. |
|---|