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; 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.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
Materia
Ciencias Informáticas
Aprendizaje Automático Supervisado,
Uso y Cobertura del Suelo,
Imágenes Satelitales Multiespectrales,
Valle Inferior del Río Chubut
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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