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En este proyecto se evaluó el potencial de imágenes capturadas por Sentinel-1Ay Sentinel-2A para la generación de cartografía temática de cobertura del suelo en tres niveles de detalle: exploratorio, de reconocimiento y semi-detallado, usando el sistema de clasificación CLCc (Corine Land Cover adaptado para Colombia). Para el efecto, se aplicaron y compararon dos técnicas de clasificación digital de imágenes:(i) basado en pixeles y (ii) orientado a objetos. En los dos casos se usó el algoritmo de aprendizaje automático denominado Random Forest. La clasificación se realizó en dos zonas de…mehr

Produktbeschreibung
En este proyecto se evaluó el potencial de imágenes capturadas por Sentinel-1Ay Sentinel-2A para la generación de cartografía temática de cobertura del suelo en tres niveles de detalle: exploratorio, de reconocimiento y semi-detallado, usando el sistema de clasificación CLCc (Corine Land Cover adaptado para Colombia). Para el efecto, se aplicaron y compararon dos técnicas de clasificación digital de imágenes:(i) basado en pixeles y (ii) orientado a objetos. En los dos casos se usó el algoritmo de aprendizaje automático denominado Random Forest. La clasificación se realizó en dos zonas de estudio con diferente relieve: una de baja pendiente y otra de alta pendiente. El proyecto permitió identificar los canales de radar Sentinel-1A, las bandas Sentinel-2A y los índices multiespectrales relevantes en la categorización de coberturas.
Autorenporträt
Juan Ricardo ManceraFlorez: Magister en Geomática