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dc.rights.licenseAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.contributor.authorArango Gutiérrez, Mauricio
dc.date.accessioned2019-06-27T23:11:55Z
dc.date.available2019-06-27T23:11:55Z
dc.date.issued2005
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/34075
dc.description.abstractLa diversidad de especies vegetales presentes en Colombia y la falta de inventario sobre ellas hace pensar en un proceso que facilite la labor de los investigadores en estas disciplinas. Los sensores remotos satelitales como el LANDSAT ETM+ y las técnicas de inteligencia artificial no supervisadas, como los Self-Organizing Maps - SOM, podrían proveer una alternativa viable para avanzar en la obtención rápida de información que corresponda a zonas con diferentes coberturas vegetales presentes en la geografía nacional. La zona propuesta para el caso en estudio fue clasificada de forma supervisada por el método de máxima similitud en otro trabajo de investigación en ciencias forestales y se discriminaron ocho tipos de coberturas vegetales. Esta información sirvió como patrón de medida para evaluar el desempeño de los clasificadores no supervisados ISODATA y SOM. Sin embargo, la información que proveen las imágenes debió ser depurada previamente de acuerdo a los criterios de uso y calidad de los datos de manera que se utilizara la información adecuada para estos métodos no supervisados. Para esto se recurrió a varios conceptos como las estadísticas de las imágenes, el comportamiento espectral de las comunidades vegetales, las características del sensor y la divergencia promedio que permitieron definir las mejores bandas y sus combinaciones. Sobre éstas se aplicó el concepto de análisis de componentes principales que permitió reducir el número de datos conservando un gran porcentaje de la información. Sobre estos datos depurados se aplicaron las técnicas no supervisadas modificando algunos parámetros que pudieran mostrar una mejor convergencia de los métodos. Los resultados obtenidos se compararon con la clasificación supervisada a través de matrices de confusión y se concluye que no hay una buena convergencia de los métodos de clasificación no supervisada con este proceso para el caso de las coberturas vegetales.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Nacional de Colombia - Sede Medellín
dc.relationhttp://revistas.unal.edu.co/index.php/refame/article/view/21276
dc.relation.ispartofUniversidad Nacional de Colombia Revistas electrónicas UN Revista Facultad Nacional de Agronomía Medellín
dc.relation.ispartofRevista Facultad Nacional de Agronomía Medellín
dc.relation.ispartofseriesRevista Facultad Nacional de Agronomía Medellín; Vol. 58, núm. 1 (2005) 2248-7026 0304-2847
dc.rightsDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombia
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.titleClasificación no supervisada de coberturas vegetales sobre imágenes digitales de sensores remotos: “landsat – etm+”
dc.typeArtículo de revista
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/article
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.identifier.eprintshttp://bdigital.unal.edu.co/24155/
dc.relation.referencesArango Gutiérrez, Mauricio (2005) Clasificación no supervisada de coberturas vegetales sobre imágenes digitales de sensores remotos: “landsat – etm+”. Revista Facultad Nacional de Agronomía Medellín; Vol. 58, núm. 1 (2005) 2248-7026 0304-2847 .
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject.proposalSOM
dc.subject.proposalISODATA
dc.subject.proposalLANDSAT
dc.subject.proposalanálisis de componentes principales
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.contentText
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/ART
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2


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