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
- Institución
- Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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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 Técnicas2025-09-29T09:44:15Zoai: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:34982025-09-29 09:44:15.482CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse |
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