Mapeo de cobertura terrestre utilizando aprendizaje máquina



Título del documento: Mapeo de cobertura terrestre utilizando aprendizaje máquina
Revista: Investigación e innovación en ingenierías
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000446322
ISSN: 2344-8652
Autores: 1
1
1
2
Instituciones: 1Universidad del Cauca, Colombia
2Corporación Universitaria Comfacauca, Colombia
Año:
Volumen: 8
Número: 3
Paginación: 85-101
País: Colombia
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Descriptivo
Resumen en español Objetivo: Determinar las dinámicas de evolución de la cobertura terrestre sobre la Cuenca Alta del Río Cauca. Metodología: Esta investigación, presenta un proceso de clasificación de coberturas sobre la CARC utilizando imágenes Landsat-8 y Sentinel-1. Este análisis se realizó mediante la clasificación de características de imágenes satelitales ópticas y de radar, utilizando algoritmos de aprendizaje máquina. Resultados y conclusiones: se identificaron regiones que presentan afectación en sus coberturas vegetales mostrando la importancia de la utilización conjugada de satélites ópticos y de radar. La clasificación tuvo una precisión del 88.9% y un coeficiente kappa de 0.86
Resumen en inglés Objective: Make an evolution dynamics analysis of covers on the Upper Cauca River Basin. Methodology: This research presents a landcover classification process on the UCB using Landsat-8 and Sentinel-1 data. This analysis was carried out by means of the features classification of optical and radar satellite data using machine learning algorithms. Results and conclusions: regions that present affectation in their vegetation cover were identified, showing the importance of the conjugated use of these two types of sources. The classification had an accuracy of 88.9% and a kappa coefficient of 0.86
Disciplinas: Biología,
Geociencias
Palabras clave: Algoritmos de aprendizaje,
Cobertura vegetal,
Colombia,
Cubierta vegetal,
Imágenes de satélite
Keyword: Cauca river,
Colombia,
Learning algorithms,
Satellite images,
Vegetal cover,
Vegetation cover
Texto completo: http://revistas.unisimon.edu.co/index.php/innovacioning/article/view/4706/5090