Análisis de componentes principales regionalizados aplicados a la clasificación digital de una imagen de satélite LANDSAT8 sensor OLI del año 2015, estudio de caso El Espinal, Tolima

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Resumen (es)

En la presente investigación se aplicó la técnica geoestadística multivariada de Análisis de Componentes Principales Regionalizados (ACPR), la cual es una técnica de mejoramiento espectral que a diferencia del Análisis de Componentes Principales (ACP) describe la estructura de correlación espacial de las bandas de la imagen, a partir de la cual genera un nuevo grupo de bandas artificiales de menor dimensión, menos correlacionado y más interpretable. Se obtuvieron clasificaciones supervisadas con las bandas de ACP y ACPR como insumo, donde se eligió el algoritmo de clasificación Distancia de Mahalanobish, el cual ofreció los mejores resultados en la clasificación, según lo evaluado cualitativamente con la imagen satelital y las fotografías aéreas de GoogleEarth.

La calidad de estas clasificaciones se determinaron calculando las matrices de confusión e índices Kappa (κ), mostrando que la clasificación obtenida a partir de las bandas de ACPR para 60m ofreció la mejor exactitud temática, con el mayor valor de κ =0.8640.