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

El método de análisis (2da parte)

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Este análisis se realiza tomando las coordenadas en latitud y longitud de las zonas que en Google Earth se identifican claramente como cultivos de cítricos, y se comparan con las clases presentes en las mismas coordenadas clases del clasificador multiespectral (que apreciamos en el mapa #2 en diferentes colores), obteniendo así un grupo de clases relacionadas directamente a los cítricos, algunas más claramente que otras (téngase en cuenta que existe un margen de error en el método, que, a pesar de todo, no resulta crítico a la hora de una evaluación general del área total.
Una vez identificadas en el clasificador las clases que consideramos con alto grado de certeza como "cítricos", procedemos a vectorizarlas digitalmente (aislándolas así de otras clases que evidencian no ser cítricos, mapa #5) y proyectamos dichos vectores sobre Google Earth para su validación final (mapa #6)..
Es significativamente importante insistir en este punto, que todo este procedimiento que hemos ejemplificado en esta pequeña subescena, se aplica para toda el área bajo estudio.
El resultado es la obtención del mapa satelital vectorizado completo para el área citrícola de Salto (mapas #7).

 

Descargue AQUI el archivo de vectores KMZ para Google Earth

(por el mapa vectorizado completo consulte nuestros servicios)

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Mapa #5

 

Mapa #6

Mapa #7

(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:

 

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