Metodología para detectar cambios en el uso de la tierra utilizando los principios de la clasificación orientada a objetos, estudio de caso piedemonte de Villavicencio, Meta

En la investigación se presenta una metodología que emplea los principios de la ―Clasificación Orientada a Objetos‖, con el propósito de determinar, cuantificar y visualizar, las coberturas y usos de la tierra para mapear el cambio ocurrido en un lapso de 17 años, en el piedemonte depositacional del municipio de Villavicencio en el departamento del Meta. La metodología se aplicó para las imágenes del sensor Landsat, para los años 1986 y 2003. El programa a utilizar fue ENVI versión 4.6, con el módulo de ENVI ZOOM. Con la clasificación utilizada fue posible delimitar las áreas de tres coberturas: bosques (9.304, 5 ha – 1986 y 2.083,8 ha – 2003), bosques de galería (3.581,5 ha – 1986 y 2.597 ha – 2003) y palma africana (110, 39 -1986 y 218,88 – 2003), con el cambio de uso (bosques: -77.6% y bosques de galería en -27,5 %), a partir de una imagen satelital con resolución espacial media. Los resultados de la validación de la clasificación en la imagen del año 2003, indicaron que fueron aceptables (Coeficiente Kappa = 0.365). De acuerdo a los resultados de la investigación, la clasificación orientada a objetos, puede ser una alternativa eficiente y precisa a implementar para clasificar imágenes de sensores, cuando se requiere delimitar una cobertura específica. / Abstract. The research presents a methodology that employs the principles of "Object-Oriented Classification," with the purpose of identify, quantify and visualize the covers and land uses for mapping the change in a period of 17 years, in the piedmont with depositacional environments of the municipality of Villavicencio in the department of Meta. The methodology was applied to Landsat images from 1986 and 2003. The software used was ENVI version 4.6, with the module ENVI ZOOM. With the classification was possible to delimit three cover: forests (9304, 5 ha - 1986 and 2083.8 ha - 2003), gallery forests (3581.5 ha - 1986 and 2597 ha - 2003) and palm (110,4 - 1.986 and 218.9 ha – 2.003) with the change of use (forests: -77.6% and gallery forests in -27.5%), from a satellite image with medium spatial resolution. The results of the validation of image classification from 2003, indicated that was acceptable (Kappa coefficient = 0.365). According to the results of research, object-oriented classification can be an efficient and accurate implementation of sensors to classify images, when required to delineate a specific coverage.Maestrí

RESUMEN DE TESIS DOCTORAL A Unified Methodology to Evaluate Supervised and Non-Supervised Classification Algorithms Una Metodología Unificada para la Evaluación de Algoritmos de Clasificación tanto Supervisados como No-Supervisados A Unified Methodology t

Abstract There is presently no unified methodology that allows the evaluation of supervised or non-supervised classification algorithms. Supervised problems are evaluated through quality functions while non-supervised problems are evaluated through several structural indexes. In both cases a lot of useful information remains hidden or is not considered by the evaluation method, such as the quality of the sample or the structural change generated by the classification algorithm. This work proposes a unified methodology that can be used to evaluate both type of classification problems. This new methodology yields a larger amount of information to the evaluator regarding the quality of the initial sample, when it exists, and regarding the change produced by the classification algorithm in the case of non-supervised classification problems. It also offers the added possibility of making comparative evaluations with different algorithms Keywords: Supervised Classification, Non-Supervised Classification, Evaluation of algorithms, Methodologies. Resumen Actualmente no existe una metodología que permita la evaluación de algoritmos de clasificación tanto supervisados como no-supervisados. Los algoritmos aplicados a problemas supervisados se evalúan mediante funciones de calidad mientras que los algoritmos aplicados a problemas no-supervisados se evalúan mediante diversos índices estructurales. En ambos casos mucha información útil permanece oculta o no es considerada por el método de evaluación. En este trabajo se propone una metodología unificada que puede ser usada para evaluar ambos tipos de problemas de clasificación. Esta nueva metodología entrega una mayor cantidad de información al evaluador acerca de la calidad de la muestra inicial, cuando ésta existe y acerca de el cambio producido por el algoritmo de clasificación in el caso de problemas no-supervisados. También ofrece la posibilidad de realizar evaluaciones comparativas con diferentes algoritmos