Integración de imágenes satelitales multiespectrales en sistemas de información geográficas (SIG) basados en Google Earth aplicado al cultivo de café

El método de análisis (2da parte)

 << Cultivo del café:  Método de análisis (1ra parte) Pos-vectorización y Conclusiones >>

 


Este análisis se lleva a cabo tomando las coordenadas en latitud y longitud de las áreas que en la alta resolución de Google Earth se identifican claramente como cafetales, y se cotejan con las correspondientes clases del clasificador multiespectral (que apreciamos en el mapa #2 -página anterior- en diferentes colores) en las mismas
coordenadas, obteniendo así un grupo de clases asociadas a los cultivos de café, algunas más claramente que otras (téngase en cuenta que existe un margen de error en el método, que de todos modos, no resulta crítico a la hora de una evaluación global).
Una vez identificadas en el clasificador las clases que consideramos con alto grado de certeza como "café", procedemos a su vectorización (aislándolas así de otras clases que no son café, mapa #5) y proyectamos dichas
clases vectorizadas sobre Google Earth para su validación final (mapa #6)..
Vale la pena insistir en este punto, que todo este procedimiento que hemos ejemplificado en esta pequeña subescena, se realiza de igual modo para todos los cuadrantes satelitales requeridos para el área de estudio
requiere (5 cuadrantes Landsat en este caso).
El resultado es la obtención del mapa satelital vectorizado completo de los cultivos de café para el área de estudio (mapas #7, #7a y #7b)

Descargue AQUI el archivo de vectores KMZ para Google Earth

(por el mapa vectorizado completo consulte nuestros servicios)

.

 

Mapa #5

 

Mapa #6

Mapa #7

 

Mapa #7a

 

Mapa #7b

(1) Los clasificadores multiespectrales pueden involucrar diferentes técnicas de procesamiento y análisis. Esto se debe a que no todas las imágenes satelitales presentan características similares. Existen muchas variables que condicionan las técnicas de dichas clasificaciones, como ser, extensión del área bajo estudio, diferentes
características del terreno asociadas con el/los objeto/s bajo estudio, calidad y disponibilidad temporal de las imágenes (en muchos casos las imágenes obtenidas no pertenecen exactamente a las "fechas ideales" para un estudio en concreto, debido a coberturas nubosas en las "fechas ideales"): Por lo tanto, es labor del analista en percepción remota decidir sobre que tipo de método de clasificación es el adecuado para un determinado análisis, siendo estos métodos, en muchos casos, alternativos y/o empíricos: la experiencia del analista es fundamental en esta toma de decisiones.
Por lo tanto, consideramos que sería demasiado engorroso explicar en detalle que métodos de clasificación fueron aplicados a cada uno de los cuadrantes Landsat utilizados en este proyecto puntual (5 en total, como dijimos). No obstante, si desea informarse más en detalle sobre los diferentes tipos de clasificadores estadísticos tradicionales utilizados en percepción remota satelital, le sugerimos consulte en nuestro tutorial en el capítulo "Imágenes Satelitales - Clasificación"

Consulte por nuestros servicios:

 

.

 

<< Cultivo del café:  Método de análisis (1ra parte) Pos-vectorización y Conclusiones >>