Clasificación de cultivos en la provincia de Buenos Aires mediante la utilización de imágenes SAR e imágenes ópticas

Autores
Di Paolo, Luciano Elías
Año de publicación
2017
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de maestría
Estado
versión publicada
Colaborador/a o director/a de tesis
Giovaniello, Mauro Javier
Lanfri, Mario Alberto
Descripción
Tesis (Magister en Aplicaciones Espaciales de Alerta y Respuesta Temprana a Emergencias)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2017.
Maestría conjunta entre FAMAF y el Instituto de Altos Estudios Espaciales "Mario Gulich" CONAE/UNC.
Fil: Di Paolo, Luciano Elías. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
Fil: Di Paolo, Luciano Elías. Universidad Nacional de Córdoba - Comisión Nacional de Actividades Espaciales. Instituto de Altos Estudios Espaciales Mario Gulich; Argentina.
La tesis de maestría presenta tres aplicaciones obtenidas a partir de información satelital que son de interés de la administración fiscal de la Provincia de Buenos Aires: La detección remota de cultivos y estimación de su superficie cultivada, la clasificación supervisada de cultivos a través de imágenes satelitales ópticas y por último, la utilización de imágenes SAR (Radar de Apertura Sintética) para clasificar cultivos. Se utilizaron series temporales de imágenes SAR Cosmo SkyMed, Sentinel-1 A y Landsat 8 – OLI, para clasificar de manera supervisada cultivos de interés en la Provincia de Buenos Aires. Se probaron distintas combinaciones de imágenes SAR y Landsat 8 para clasificar cultivos. Se utilizaron los clasificadores de Máxima verosimilitud, Árboles de decisión (DT), “Random Forest”, “Gradient Boosted Tree”, “Support Vector Machine”, “Neural Network” para clasificar imágenes SAR con el objetivo de confeccionar mapas de cultivos en tres zonas de la provincia de Buenos Aires. Se obtuvieron precisiones de entre 89% y 92% en todas las zonas de estudio. Las clasificaciones sobre imágenes SAR obtuvieron mejores precisiones con clasificadores no paramétricos en dos de tres casos. El clasificador “Random Forest” presentó el mejor desempeño. Por último, se ha propuesto una metodología de trabajo para incorporar imágenes SAR a los productos cartográficos de la agencia de Recaudación de la provincia de Buenos Aires.
Fil: Di Paolo, Luciano Elías. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
Fil: Di Paolo, Luciano Elías. Universidad Nacional de Córdoba - Comisión Nacional de Actividades Espaciales. Instituto de Altos Estudios Espaciales Mario Gulich; Argentina.
Materia
Clasificación de cultivos
Series temporales
Sentinel-1A
SAR
Cosmo SkyMed
Landsat 8
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/5828
Acceder
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