Paradigmas de aprendizaje automático aplicados a la teledetección: imágenes RGB e imágenes multiespectrales.

213 p.La tendencia actual en el uso de sensores para recopilar datos georreferenciados con una alta redundancia, se basa en la aplicación de métodos robustos y automatizados para extraer información geoespacial. Los resultados derivan en un cambio de paradigmas en tecnologías geoespaciales, que hasta este momento no han generado un límite en su aplicación. Sumado a ello, los avances en tecnologías sobre ordenadores, aprendizaje máquina, detección de patrones y visión computacional muestran una clara tendencia a la generación de estudios avanzados sobre imágenes, lo cual impulsa a la investigación de la información geoespacial con un progreso exponencial.El presente trabajo realiza un recorrido sobre paradigmas de aprendizaje automático aplicados en imágenes aéreas (RGB) y satelitales (multiespectrales), metodologías que han sido aplicadas en campo con interesantes resultados

Revisión bibliográfica de uso de sensores remotos para la detección de cambios de cobertura vegetal impactada por la deforestación

La presente investigación propuso como objetivo explicar los procesamientos metodológicos principales con usos de sensores remotos para la detección de cambios de cobertura vegetal; además de los métodos de detección de cambios más utilizados, y los principales métodos de clasificación temáticas basado en píxel y objetos. Por ello, se consultaron 36 fuentes de investigación para la elaboración de base de datos que determina los objetivos. Como los métodos más utilizados fueron el NDVI y CVA con 90% y 60% respectivamente. Los resultados obtenidos en los estudios revisados, con el coeficiente de kappa y la precisión global fueron instrumentos que validaron a los métodos de NDVI y CVA con una mayor precisión de 0.73 - 86.22%y 0.77 - 89.25% respectivamente para la detección de cambios en la cobertura vegetal, mientras que los métodos menos utilizados fueron el ACP, CPC, IR, Dx con un 20%, 10%, 10% y 10 % respectivamente. Para los métodos de clasificación temática basados en píxel, se obtuvo que el método con mayor precisión fue el SVM con 82.27% y el MLC con el 74.15%, y para los métodos basados en objetos se obtuvo una mayor precisión global para el RF con 89.9% y el K-NN con 81.5 %. Por lo tanto, se concluyó que los métodos de detección más utilizado para identificar cambios en la cobertura vegetal fueron el NDVI y el CVA como también presentaron una alta precisión y concordancia de kappa con la vegetación; y para el método de clasificación temática, los más utilizados que lograron tener una precisión alta, basada en píxel, fue el de SVM y MLC, en los estudios revisados, quienes permitiendo clasificar varias clases de vegetación en diferentes periodos; y para métodos basados en objetos el método RF y K-NN, lograron una alta precisión, aunque los estudios fueron mínimos para el método de clasificación debido a la demanda de tiempo

Clasificación de coberturas de suelo de la cuenca del río Tunuyán superior

Este trabajo presenta la Clasificación de coberturas de suelo en el oasis irrigado del río Tunuyán superior, resultado de la primera etapa del Convenio de Cooperación Técnica entre el Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), el Departamento General de Irrigación (DGI) y la Fundación Instituto de Desarrollo Rural (IDR).EEA MendozaFil: Perez, Martin Alberto. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Mendoza; Argentina. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Filosofía y Letras; ArgentinaFil: Bacaro, Alejandrina. Mendoza (provincia). Departamento General de Irrigación; Argentin

Satellite products validation through in situ measurements for monitoring land covers in the south of Pampas (Argentina)

La delimitación de las coberturas del suelo es una actividad costosa que requiere de instrumental específico. En este contexto, el objetivo de este estudio fue analizar la precisión y exactitud de productos satelitales de cobertura del suelo con respecto a un mapa confeccionado con mediciones in situ en la cuenca del río Sauce Grande (Argentina). Para ello, se realizaron cinco viajes de campo durante el año 2018 y se tomaron muestras georeferenciadas y firmas espectrales de las coberturas del suelo. Complementariamente, se calcularon índices de vegetación, suelo y agua a partir del procesamiento de imágenes satelitales Landsat 8. Con la reflectancia adquirida a campo y el comportamiento espectral de cada cobertura, se identificaron muestras espaciales necesarias para realizar una clasificación supervisada. Posteriormente, se descargaron los productos MODIS-Landcover y ESA-Landcover y se diseñaron mapas de coberturas del suelo estimadas. Se estableció un tamaño de píxel de 300 m para los tres productos satelitales y se aplicó con una matriz de confusión del tipo pixel por pixel para compararlos. Los resultados permitieron establecer que el MODIS-Landcover es un producto útil para el monitoreo de cultivos y pastizales, mientras que el ESA-Landcover para la expansión urbana y las variaciones del agua superficial.The study of regional-scale land covers is an expensive activity that requires specific equipment. This work aimed to analyze the precision and the accuracy between satellite products and a land cover map obtained using in situ measurements in the Sauce Grande river basin (Argentina). In order to do so, we carried out five field trips during 2018 to identify land covers. It was studied the reflectance of each class from georeferenced samples acquired with a spectrometer and a GPS. Besides, spectral indices of vegetation, water, and soil were calculated to analyze the spectral behavior of each class. With this information, we delimited regions of interest to perform the supervised method. Subsequently, we downloaded the MODIS and ESA Landcover products. Then, we established a pixel of 300 meters for the three maps with matrix metrics. The Kappa coefficient, the overall accuracy, as well as the user and producer ones, were calculated to evaluate the estimated land cover against the measured ones. Results showed that MODIS-Landcover presents excellent agreements for determining crops and grasslands, while ESA-Landcover for urban expansion and water bodies.Fil: Ferrelli, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; ArgentinaFil: Brendel, Andrea. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Agronomía; ArgentinaFil: Perillo, Gerardo Miguel E.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geología; ArgentinaFil: Piccolo, Maria Cintia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; Argentin

Paradigmas de aprendizaje automático aplicados a la teledetección: imágenes RGB e imágenes multiespectrales.

213 p.La tendencia actual en el uso de sensores para recopilar datos georreferenciados con una alta redundancia, se basa en la aplicación de métodos robustos y automatizados para extraer información geoespacial. Los resultados derivan en un cambio de paradigmas en tecnologías geoespaciales, que hasta este momento no han generado un límite en su aplicación. Sumado a ello, los avances en tecnologías sobre ordenadores, aprendizaje máquina, detección de patrones y visión computacional muestran una clara tendencia a la generación de estudios avanzados sobre imágenes, lo cual impulsa a la investigación de la información geoespacial con un progreso exponencial.El presente trabajo realiza un recorrido sobre paradigmas de aprendizaje automático aplicados en imágenes aéreas (RGB) y satelitales (multiespectrales), metodologías que han sido aplicadas en campo con interesantes resultados

Obtaining agricultural land cover in Sentinel-2 satellite images with drone image injection using Random Forest in Google Earth Engine

[ES] Para obtener información precisa sobre los cambios de la cubierta terrestre en el sector agrícola, proponemos un método de clasificación supervisada que integra las imágenes del satélite Sentinel-2 con las imágenes obtenidas de los Sistemas de Aeronaves Pilotadas a Distancia (RPAS, por sus siglas en inglés). La metodología se aplicó en la plataforma de Google Earth Engine. Inicialmente, la colección de imágenes de Sentinel-2 se integró en una sola imagen mediante un proceso de reducción de mediana. Posteriormente, se aplicó el método de fusión de imágenes de pansharpening con filtro de paso alto (HPF, por sus siglas en inglés) a las bandas espectrales térmicas para obtener una resolución espacial final de 10 m. Para realizar la integración de las dos fuentes de imágenes, la imagen del RPAS se normalizó utilizando un filtro de textura gaussiano de 5×5 y el píxel se re-muestreó a cinco veces su tamaño original. Este procedimiento se realizó de forma iterativa hasta alcanzar la resolución espacial de la imagen del Sentinel-2. Además, se añadieron a la clasificación los siguientes datos: los índices espectrales, calculados a partir de las bandas de Sentinel-2 y RPAS (por ejemplo, NDVI, NDWI, SIPI, GARI), la información altimétrica y las pendientes de la zona derivadas del MED SRTM. La clasificación supervisada se realizó utilizando la técnica de Random Forest (Machine Learning). La referencia de la semilla de la cubierta terrestre para realizar la clasificación fue capturada manualmente por un experto temático, luego, esta referencia fue distribuida en un 70% para el entrenamiento del algoritmo de Random Forest y en un 30% para validar la clasificación. Los resultados muestran que la incorporación de la imagen RPAS mejora los indicadores de precisión temática en un promedio del 3% en comparación con una clasificación realizada exclusivamente con imágenes de Sentinel-2.[EN] To obtain accurate information on land cover changes in the agricultural sector, we propose a supervised classification method that integrates Sentinel-2 satellite imagery with images surveyed from Remote Piloted Aircraft Systems (RPAS). The methodology was implemented on the Google Earth Engine platform. Initially, the Sentinel-2 imagery collection was integrated into a single image through a median reduction process. Subsequently, the high-pass filter (HPF) pansharpening image fusion method was applied to the thermal spectral bands to obtain a final spatial resolution of 10 m. To perform the integration of the two image sources, the RPAS image was normalized by using a 5X5 gaussian texture filter and the pixel was resampled to five times its original size. This procedure was performed iteratively until reaching the spatial resolution of the Sentinel-2 imagery. Besides, the following inputs were added to the classification: the spectral indices calculated from the Sentinel-2 and RPAS bands (e.g. NDVI, NDWI, SIPI, GARI); altimetric information and slopes of the zone derived from the SRTM DEM. The supervised classification was done by using the Random Forest technique (Machine Learning). The land cover seed reference to perform the classification was manually captured by a thematic expert, then, this reference was distributed in 70% for the training of the Random Forest algorithm and in 30% to validate the classification. The results show that the incorporation of the RPAS image improves thematic accuracy indicators by an average of 3% compared to a classification made exclusively with Sentinel-2 imagery.Departamento Administrativo Nacional de EstadísticaRamírez, M.; Martínez, L.; Montilla, M.; Sarmiento, O.; Lasso, J.; Díaz, S. (2020). Obtención de coberturas del suelo agropecuarias en imágenes satelitales Sentinel-2 con la inyección de imágenes de dron usando Random Forest en Google Earth Engine. Revista de Teledetección. 0(56):49-68. https://doi.org/10.4995/raet.2020.14102OJS496805

Metodología de clasificación automática de uso y cobertura de suelo : Uso de métodos de aprendizaje automático y teledetección para clasificación de uso y cobertura del suelo en un valle semiárido de la Patagonia

El valle agrícola-ganadero en la Cuenca Inferior del Río Chubut (VIRCh) tiene una extensión de 225 km2 y está situado en la Patagonia semiárida oriental argentina. Si bien este es uno de los valles más importantes de la región no existe hasta ahora información espacial completa, detallada y actualizada de sus actividades y coberturas del suelo. En este artículo avanzamos en la sistematización de este proceso y comparamos 7 métodos tradicionales de aprendizaje automático supervisado aplicados a la clasificación del uso y la cobertura del suelo a partir de imágenes satelitales de Sentinel-2 MSI y de datos adquiridos sobre el terreno. Con estos métodos obtuvimos predicciones que superan entre el 70 y 80 % de precisión en la clasificación de cultivos frutales, horticultura, terrenos construidos, arbustales, pasturas y agua. Nearest Neighbors y Decision Tree fueron los clasificadores que mostraron los mejores desempeños. El código fuente y algoritmos desarrollados están disponibles en: DOI: 10.5281/zenodo.5338597 para su libre recreación, uso y reproducibilidad.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Revisión sistemática: La teledetección como instrumento para el ordenamiento territorial

El presente trabajo de investigación tuvo como problema general ¿La teledetección puede ser usada como instrumento para el ordenamiento territorial? y como objetivo explicar el uso de la teledetección como un instrumento apto en el desarrollo del ordenamiento territorial, mediante una revisión sistemática de diseño narrativo de tópicos, en la cual se estudió y analizó 17 artículos los cuales fueron recopilados de fuentes institucionales, Scielo, ScienceDirect, Dialnet y Redalyc priorizándose una antigüedad no mayor a 5 años (2016 – 2020); logrando determinar que teledetección se utiliza para la evaluación de características físicas, biológicas y socioeconómicas de un territorio al igual que describir el método de evaluación de las características físicas, biológicas y socioeconómicas de un territorio. Este análisis permitió identificar que son las imágenes “Landsat 5TM y 7 ETM+” en sus distintas versiones y los softwares “ArcGIS” y “Terreset”; al igual, que el algoritmo de “mínimas distancias” y “BING” que son usadas para el análisis de datos conjuntos son los que según las investigaciones cumplen con los estándares para el desarrollo de los modelos de ordenamiento territorial según los estándares que establece el gobierno peruano

Control platform of an unmanned aerial vehicle for the detection of weeds

In the present work, a remote control platform for the stabilization of a drone was developed through trajectory planning with the objective of detecting weeds in a bean field. The weed detection was carried out completely autonomously, using a decision tree as a classification algorithm in the final stage. The results obtained in the evaluation of the performance of the proposed method were satisfactory. The linear regression model between estimated and observed weed densities yielded a coefficient of determination of 0.987 and an average square error of 0.075. Of the total area of the field of study, 84% was estimated with less than 1% coverage of weeds, which indicates a high potential for reducing the volume of applied herbicides. Currently, we are working on automatic control algorithms that detect any anomaly in the flight of the Drones.En el presente trabajo se desarrolló una plataforma de control remota para la estabilización de un Dron mediante la planificación de trayectorias con el objetivo de la detección de malezas en un campo de frijol. La detección de malezas se llevó a cabo de manera completamente autónoma, empleando un árbol de decisión como algoritmo de clasificación en la etapa final. Los resultados obtenidos en la evaluación del desempeño del método propuesto fueron satisfactorios. El modelo de regresión lineal entre las densidades de maleza estimadas y observadas arrojó un coeficiente de determinación de 0.987 y un error cuadrático medio de 0.075. Del área total del campo de estudio, se estimó un 84 % con menos del 1 % de cobertura de malezas, lo cual indica un alto potencial para la reducción del volumen de herbicidas aplicados. Actualmente, estamos trabajando en algoritmos de control automáticos que detecten cualquier anomalía en el vuelo de los Drones

Determinación de la variación de cobertura vegetal mediante Imágenes Satelitales en el Caserío Shiracmaca Huamachuco por la expansión minera 2000 - 2021

La presente investigación, estimó la variación de cobertura vegetal por la actividad minera en el caserío Shiracmaca mediante imágenes satelitales 2000 - 2021, justificándose en ley general del ambiente, quien busca asegurar un ambiente saludable dentro de la política y gestión ambiental, la investigación fue básica con un diseño metodológico no experimental de corte longitudinal, teniendo como técnica la fotointerpretación y como instrumento la ficha de observación, los datos fueron analizados mediante los NDVI y el método corine Land Cover en los softwares ENVI, ArcGis. Como resultados se obtuvo que la variación de cobertura vegetal para el año 2021 por expansión minera fue de un 42.06 %, los cultivos transitorios varío en un 11.29 %, los bosques en un 24.18 % y finalmente pastos en un 22.48 %, llegando a la conclusión que la variación de la cobertura vegetal fue principalmente por las áreas artificializadas como es la expansión minera y expansión urbana con un 42.06 % del área total del caserío de Shiracmaca para el año 2021. La consistencia de los mapas mostró resultados eficientes con una precisión global de 92.24 % y un valor del índice Kappa de 0.92