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...
- Autores
- Trujillo Jiménez, Magda Alexandra; Liberoff, Ana Laura; Pessacg, Natalia Liz; Pacheco, Cristian; Flaherty, Silvia
- Año de publicación
- 2021
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- 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.
Fil: Trujillo Jiménez, Magda Alexandra. Laboratorio de Ciencias de Las Imágenes ; Departamento de Ingenieria Electrica y de Computadoras ; Universidad Nacional del Sur; . Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina
Fil: Liberoff, Ana Laura. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico para el Estudio de los Ecosistemas Continentales; Argentina
Fil: Pessacg, Natalia Liz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico para el Estudio de los Ecosistemas Continentales; Argentina
Fil: Pacheco, Cristian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico para el Estudio de los Ecosistemas Continentales; Argentina
Fil: Flaherty, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia "San Juan Bosco"; Argentina
Congreso Argentino de Agroinformatica; 50° Jornadas Argentinas de Informática
La Plata
Argentina
Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática
Sociedad Argentina de Informática - Materia
-
APRENDIZAJE AUTOMATICO SUPERVISADO
USO Y COBERTURA DEL SUELO
IMAGENES SATELITALES MULTIESPECTRALES
VALLE INFERIOR DEL RIO CHUBUT - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
.jpg)
- Institución
- Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
- OAI Identificador
- oai:ri.conicet.gov.ar:11336/195440
Ver los metadatos del registro completo
| id |
CONICETDig_a486ceb03a938826210ff9eac0b89650 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:ri.conicet.gov.ar:11336/195440 |
| network_acronym_str |
CONICETDig |
| repository_id_str |
3498 |
| network_name_str |
CONICET Digital (CONICET) |
| spelling |
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 PatagoniaTrujillo Jiménez, Magda AlexandraLiberoff, Ana LauraPessacg, Natalia LizPacheco, CristianFlaherty, SilviaAPRENDIZAJE AUTOMATICO SUPERVISADOUSO Y COBERTURA DEL SUELOIMAGENES SATELITALES MULTIESPECTRALESVALLE INFERIOR DEL RIO CHUBUThttps://purl.org/becyt/ford/1.5https://purl.org/becyt/ford/1El 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.Fil: Trujillo Jiménez, Magda Alexandra. Laboratorio de Ciencias de Las Imágenes ; Departamento de Ingenieria Electrica y de Computadoras ; Universidad Nacional del Sur; . Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; ArgentinaFil: Liberoff, Ana Laura. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico para el Estudio de los Ecosistemas Continentales; ArgentinaFil: Pessacg, Natalia Liz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico para el Estudio de los Ecosistemas Continentales; ArgentinaFil: Pacheco, Cristian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico para el Estudio de los Ecosistemas Continentales; ArgentinaFil: Flaherty, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia "San Juan Bosco"; ArgentinaCongreso Argentino de Agroinformatica; 50° Jornadas Argentinas de InformáticaLa PlataArgentinaUniversidad Nacional de La Plata. Facultad de InformáticaSociedad Argentina de InformáticaUniversidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática2021info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectCongresoJournalhttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11336/195440Metodología 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; Congreso Argentino de Agroinformatica; 50° Jornadas Argentinas de Informática; La Plata; Argentina; 2021; 1-142525-0949CONICET DigitalCONICETspainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://50jaiio.sadio.org.ar/Anales/Cai/ContribucionesNacionalinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/reponame:CONICET Digital (CONICET)instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2025-11-12T09:38:57Zoai:ri.conicet.gov.ar:11336/195440instacron:CONICETInstitucionalhttp://ri.conicet.gov.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://ri.conicet.gov.ar/oai/requestdasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:34982025-11-12 09:38:58.074CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse |
| dc.title.none.fl_str_mv |
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 |
| title |
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 |
| spellingShingle |
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 Trujillo Jiménez, Magda Alexandra APRENDIZAJE AUTOMATICO SUPERVISADO USO Y COBERTURA DEL SUELO IMAGENES SATELITALES MULTIESPECTRALES VALLE INFERIOR DEL RIO CHUBUT |
| title_short |
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 |
| title_full |
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 |
| title_fullStr |
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 |
| title_full_unstemmed |
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 |
| title_sort |
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 |
| dc.creator.none.fl_str_mv |
Trujillo Jiménez, Magda Alexandra Liberoff, Ana Laura Pessacg, Natalia Liz Pacheco, Cristian Flaherty, Silvia |
| author |
Trujillo Jiménez, Magda Alexandra |
| author_facet |
Trujillo Jiménez, Magda Alexandra Liberoff, Ana Laura Pessacg, Natalia Liz Pacheco, Cristian Flaherty, Silvia |
| author_role |
author |
| author2 |
Liberoff, Ana Laura Pessacg, Natalia Liz Pacheco, Cristian Flaherty, Silvia |
| author2_role |
author author author author |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
APRENDIZAJE AUTOMATICO SUPERVISADO USO Y COBERTURA DEL SUELO IMAGENES SATELITALES MULTIESPECTRALES VALLE INFERIOR DEL RIO CHUBUT |
| topic |
APRENDIZAJE AUTOMATICO SUPERVISADO USO Y COBERTURA DEL SUELO IMAGENES SATELITALES MULTIESPECTRALES VALLE INFERIOR DEL RIO CHUBUT |
| purl_subject.fl_str_mv |
https://purl.org/becyt/ford/1.5 https://purl.org/becyt/ford/1 |
| dc.description.none.fl_txt_mv |
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. Fil: Trujillo Jiménez, Magda Alexandra. Laboratorio de Ciencias de Las Imágenes ; Departamento de Ingenieria Electrica y de Computadoras ; Universidad Nacional del Sur; . Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina Fil: Liberoff, Ana Laura. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico para el Estudio de los Ecosistemas Continentales; Argentina Fil: Pessacg, Natalia Liz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico para el Estudio de los Ecosistemas Continentales; Argentina Fil: Pacheco, Cristian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico para el Estudio de los Ecosistemas Continentales; Argentina Fil: Flaherty, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia "San Juan Bosco"; Argentina Congreso Argentino de Agroinformatica; 50° Jornadas Argentinas de Informática La Plata Argentina Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática Sociedad Argentina de Informática |
| description |
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. |
| publishDate |
2021 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2021 |
| dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/conferenceObject Congreso Journal http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia |
| status_str |
publishedVersion |
| format |
conferenceObject |
| dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/11336/195440 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; Congreso Argentino de Agroinformatica; 50° Jornadas Argentinas de Informática; La Plata; Argentina; 2021; 1-14 2525-0949 CONICET Digital CONICET |
| url |
http://hdl.handle.net/11336/195440 |
| identifier_str_mv |
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; Congreso Argentino de Agroinformatica; 50° Jornadas Argentinas de Informática; La Plata; Argentina; 2021; 1-14 2525-0949 CONICET Digital CONICET |
| dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://50jaiio.sadio.org.ar/Anales/Cai/Contribuciones |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf application/pdf application/pdf application/pdf application/pdf |
| dc.coverage.none.fl_str_mv |
Nacional |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática |
| publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:CONICET Digital (CONICET) instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
| reponame_str |
CONICET Digital (CONICET) |
| collection |
CONICET Digital (CONICET) |
| instname_str |
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
| repository.name.fl_str_mv |
CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
| repository.mail.fl_str_mv |
dasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.ar |
| _version_ |
1848597411367223296 |
| score |
12.976206 |