Resumen

MORA-CASTANEDA, Deybi Libardo; LEON-SANCHEZ, Camilo Alexander  y  LIZARAZO, Ivan. Optimización de un flujo de trabajo para clasificación de coberturas urbanas basado en análisis de objetos geográficos usando imágenes de alta resolución. Dyna rev.fac.nac.minas [online]. 2022, vol.89, n.220, pp.43-53.  Epub 29-Ago-2022. ISSN 0012-7353.  https://doi.org/10.15446/dyna.v89n220.98902.

Un problema recurrente en el análisis de imágenes orientado a objetos geográficos (GEOBIA), es la necesidad de ajustar las tres fases involucradas en el proceso, es decir, segmentación, selección de atributos y clasificación. Este artículo presenta la optimización del flujo de trabajo para clasificación de coberturas urbanas basado en GEOBIA empleando imágenes de alta resolución. Se evalúan dos flujos de trabajo para clasificación: (i) no optimizado; y (ii) optimizado. Ambos utilizaron los algoritmos multi-resolution segmentation y random forest en las fases de segmentación y clasificación respectivamente. Además, se identifican características espectrales, geomorfométricas y texturales, como variables predictoras significativas para la clasificación final. Se muestra que la exactitud de la clasificación en cada cobertura aumenta con la optimización, lo que resulta en un aumento de la exactitud global de 9.34% respecto a la clasificación no optimizada. Los resultados muestran el impacto que tiene la optimización en el resultado final de la clasificación y sugieren la importancia de adoptarla como buena práctica en la clasificación de coberturas basada en GEOBIA.

Palabras clave : análisis orientado a objetos; segmentación multirresolución; bosques aleatorios; clasificación de coberturas urbanas; optimización.

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