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...
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| Publicado en: | Revista de la Facultad de Ciencias Agrarias |
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Clasificaciones de coberturas de suelos en San Martín (Mendoza, Argentina) Classifications of land covers in San Martín (Mendoza, Argentina) |
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De Cara, Daniel E. Perez Valenzuela, Benjamín R. Salcedo, Carlos E |
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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.
The objective of the work is to establish the fidelity of the data cartography like coverings or soil used. The basic documents were the bands 3, 4 and 5 of the summer images Landsat Thematic Mapper of the northeastern Mendoza taken on 12/18/95 and 12/28/97. They were georreferenced to the UTM-19s system. Supervised classifications of the images were made. The Minimum Distance, Parallelopipeds and Maximum Probability or Verisimilitude were the rigid classifiers used. The classified images were softened with Filter fashion of Pass-low. The accuracy of the maps was described using an approach based on a confusion matrix or errors of training and test polygons. The Global Kappa index, and the Kappa index of Agreement of each classified Category was obtained. The cartography that gave the highest degree of dependability, using training polygons, with Global Kappa = 0,91, was the filter of the image that was obtained with the classifier of Maximum Probability processing the 6 bands, the 3, 4 and 5 of the '95 and the 3, 4 and 5 of the '97, but fall at 0,42 with test polygons. Classifications including texture images were carried out. A more fractured cartography was obtained that if the six ghastly bands are used, but the accuracy of Grapevine was better. Classification of the images based on object was carried out. The cartography is fewer fractured and the uncertainty of the map was the same. |
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Río Mendoza (Mendoza, Argentina) San Martín (Mendoza, Argentina) Sistema de Información Geográfica (software) Suelos agrícolas Utilización de la tierra |
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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
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