DOI:
https://doi.org/10.14483/2248762X.11991Edição:
2016: Edición especialSeção:
InvestigaciónClasificación de una imagen satelital empleando máquinas de soporte vectorial para cuantificar el área de Pinus Patula en una plantación
Palavras-chave:
Función Kernel, hiperplano, Máquinas de Soporte Vectorial, vectores de soporte (es).Downloads
Resumo (es)
En este artículo se muestran los resultados obtenidos con el método de Máquinas de Soporte Vectorial (SVM), aplicado para clasificar una imagen de una plantación de Pinus patula en Antioquía (Colombia).
El clasificador SVM empleó como kernel la función de base radial en la solución del problema de clasificar coberturas del suelo. La clasificación se realizó de manera supervisada tomando 1500 puntos de entrenamiento dentro del área de estudio que incluyeron seis clases de cobertura. La evaluación de exactitud temática obtenida se realizó a partir de 3000 puntos de validación. El estudio indica que el índice Kappa para la clasificación con el algoritmo SVM fue de 0,94, que se considera muy bueno y un porcentaje correctamente clasificado (PCC) del 96,26%.
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