Clasificaciones de coberturas de suelos en San Martín (Mendoza, Argentina)

El objetivo del trabajo fue adoptar un método para clasificar coberturas de suelos en áreas de cultivos intensivos, fundamentándolo en la exactitud de los datos cartografiados. Documentos básicos: bandas 3, 4 y 5 de las imágenes de verano Landsat Thematic Mapper del NE de Mendoza, capturadas el 18/1...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Perez Valenzuela, Benjamín R., Salcedo, Carlos E, De Cara, Daniel E.
Formato: Artículo
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias 2001
Materias:
Acceso en línea:http://bdigital.uncu.edu.ar/9998
Descripción
Sumario:El objetivo del trabajo fue adoptar un método para clasificar coberturas de suelos en áreas de cultivos intensivos, fundamentándolo en la exactitud de los datos cartografiados. Documentos básicos: bandas 3, 4 y 5 de las imágenes de verano Landsat Thematic Mapper del NE de Mendoza, capturadas el 18/12/95 y el 28/12/97. Se georreferenciaron con el sistema UTM-19s y se clasificaron con los sistemas rígidos de Mínima Distancia, Paralelepípedos y Máxima Probabilidad, o Verosimilitud. Las imá- genes clasificadas se suavizaron con Filtro moda de Pasa-Baja. La exactitud de los mapas se analizó construyendo Matrices de Confusión o de errores de los polígonos de entrenamiento. Se determinaron los índices Kappa Global y Kappa de Acuerdo de cada categoría clasificada. La cartografía con mayor confiabilidad, clasificando los polígonos de entrenamiento, fue el filtro de la imagen obtenida con el clasificador de Máxima Probabilidad procesando 6 bandas: 3, 4 y 5 del '95 y 3, 4 y 5 del '97. Su Kappa Global = 0,91. Descendió a 0,42 cuando se clasificaron los polígonos testigos. Con las clasificaciones incluyendo imágenes de textura las cartografías resultaron más fracturadas que con las seis bandas espectrales. Esta información adicional mejoró la confiabilidad de la categoría de parrales. La cartografía obtenida clasificando imágenes basadas en objetos fue menos fracturada pero de similar la confiabilidad.