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

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 actualiz...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Trujillo-Jiménez, Magda Alexandra, Liberoff, Ana Laura, Pessacg, Natalia, Pacheco, Cristian, Flaherty, Silvia
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2021
Materias:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/140748
http://50jaiio.sadio.org.ar/pdfs/cai/CAI-25.pdf
Aporte de:
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Imágenes Satelitales Multiespectrales,
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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.
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