Segmentación y clasificación de imágenes satelitales para determinar la cobertura del suelo

Abstract

Desde hace unas décadas se han implementado técnicas espaciales en el estudio de los recursos naturales, la más importante es la clasificación temática  de imágenes satelitales para determinar el tipo de cobertura. Las técnicas convencionales de clasificación no garantizan una cartografía temática exacta, se basan en el análisis a nivel de pixel, los que pueden contener información mezclada en el caso de los pixeles borde, esto conlleva a errores cualitativos (límites) y cuantitativos (áreas y perímetros) en los mapas temáticos. Se aplicó la metodología de clasificación orientada a objeto a una imagen SPOT de la cuenca Santiváñez ubicada en Cochabamba-Bolivia. Se realizaron 72 segmentaciones con el módulo Featureextraction de Envi Ex, variando los parámetros scale y merge cada 10 unidades. La evaluación de las segmentaciones se realizó mediante una función objetivo propuesta por (Espindola et al., 2006), basada en la varianza y el índice de de Moran I. Se determinó que los parámetros óptimos para la segmentación fueron; para scale->20 y para merge->50. Se obtuvieron segmentos de entrenamiento para 6 clases, la clasificación se realizó en base a los atributos espectrales y texturales. La evaluación se realizó con zonas de muestreo tomadas sobre la imagen, respaldadas por puntos de control tomados en campo y Google Earth. Con el resultado de la matriz de confusión se calcularon dos indicadores de calidad; la precisión global que llegó a 94.61% y el coeficiente Kappa resultó 0.92.