Clasificacion espectral automatica vs. Clasificacion visual : un ejemplo al sur de la ciudad de México



Título del documento: Clasificacion espectral automatica vs. Clasificacion visual : un ejemplo al sur de la ciudad de México
Revista: Investigaciones geográficas - Instituto de Geografía. UNAM
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000016137
ISSN: 0188-4611
Autores: 1
Instituciones: 1Universidad Nacional Autónoma de México, Instituto de Geografía, México, Distrito Federal. México
Año:
Número: 29
Paginación: 25-40
País: México
Idioma: Español
Tipo de documento: Reporte técnico
Enfoque: Descriptivo
Resumen en español Se realizaron dos clasificaciones multiespectrales, una supervisada y una no supervisada, con base en una imagen Landsat TM utilizando para ello un algoritmo de máxima similitud. En el primer caso se obtuvieron 29 clases a partir de unas 41 muestras y en el caso de la clasificación no supervisada se obtuvieron 27 clases. En ambos casos, el número final de clases se redujo una vez agrupadas las clases espectrales en clases de información, resultando seis en total. Por otra parte, se elaboraron diferentes compuestos en color para realizar una interpretación visual
Resumen en inglés Los tres productos fueron comparados en un ambiente SIG contra una base de referencia de verdad en campo, consistente en una malla de puntos equidistantes a 1 km2, totalizando 560 sitios de control. Los resultados de la comparación permiten apreciar que los mejores valores de exactitud corresponden a la clasificación supervisada (82.32%) seguidos de la clasificación visual (78.72%) y la no supervisada (73.18%). Estos valores fueron obtenidos una vez agrupadas las clases afines
Disciplinas: Geociencias
Palabras clave: Cartografía,
México,
Landsat,
Imágenes,
Ciudad de México,
Clasificación espectral
Keyword: Earth sciences,
Mexico,
Images,
Landsat,
Mexico City,
Spectral classification,
Cartography
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