Clasificación de la cobertura y del uso del suelo urbano usando imágenes de satélite y algoritmos supervisados de inteligencia artificial

Urban Land-Cover and Land-Use Classification from satellite images using Artificial Intelligence Algorithms

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Resumo (es)

Este artículo presenta una comparación del funcionamiento y de las capacidades de dos algoritmos de Inteligencia Artificial, retro-propagación (redes neuronales artificiales) y arboles de decisión, que representan métodos alternativos para la clasificación digital de imágenes de sensores remotos frente a los algoritmos estadísticos convencionales. En particular, se muestran las ventajas y limitaciones de las nuevas técnicas, teniendo en cuenta conceptos teóricos al igual que la evaluación de los resultados obtenidos en su aplicación en la clasificación de cobertura y uso del suelo en una zona piloto de la ciudad de Bogotá, Colombia.

Resumo (en)

This paper aims to compare the capabilities of two algorithms, back-propagation (artificial neural networks) and decision trees, as alternative methods for digital classification of remotely sensed images. In particular, advantages and limitations of the new techniques are examined using both theoretical concepts and experiences in their implementation in a land-cover and land-use classification experiment in a study zone located in Bogota, Colombia.