Identificar cobertura vegetal de suelo clasificando pixeles en imágenes hiperepectrales con SVM (maquinas de soporte vectorial)

Se realizó un experimento para clasificar 4 clases de cobertura vegetal de suelo usando imágenes hiperespectrales, con 63 bandas. Se trabajó con un pixel representado por vector de 63 características (uno por banda). Se probaron nueve filtros y el análisis sin filtro. Para la clasificación se usó una máquina de soporte vectorial (SVM), con un kernel perceptor multicapa (MLP). Se obtienen precisiones aceptables, mejorando muchas encontradas en la literatura [1] [2]. Con este trabajo se demuestra que es mejor usar imágenes hiperespectrales que las comúnmente usadas. Los resultados sugieren que es necesario emplear otras técnicas o pre-proceso para mejorar las clasificaciones en este tipo de imágenes

Textural classification of land cover using support vector machines : an empirical comparison with parametric, non parametric and hybrid classifiers in the Bolivian Amazon

Land cover classification is a key research field in remote sensing and land change science as thematic maps derived from remotely sensed data have become the basis for analyzing many socio-ecological issues. However, land cover classification remains a difficult task and it is especially challenging in heterogeneous tropical landscapes where nonetheless such maps are of great importance. The present study aims to establish an efficient classification approach to accurately map all broad land cover classes in a large, heterogeneous tropical area of Bolivia, as a basis for further studies (e.g., land cover-land use change). Specifically, we compare the performance of parametric (maximum likelihood), non-parametric (k-nearest neighbour and four different support vector machines - SVM), and hybrid classifiers, using both hard and soft (fuzzy) accuracy assessments. In addition, we test whether the inclusion of a textural index (homogeneity) in the classifications improves their performance. We classified Landsat imagery for two dates corresponding to dry and wet seasons and found that non-parametric, and particularly SVM classifiers, outperformed both parametric and hybrid classifiers. We also found that the use of the homogeneity index along with reflectance bands significantly increased the overall accuracy of all the classifications, but particularly of SVM algorithms. We observed that improvements in producer's and user's accuracies through the inclusion of the homogeneity index were different depending on land cover classes. Earlygrowth/degraded forests, pastures, grasslands and savanna were the classes most improved, especially with the SVM radial basis function and SVM sigmoid classifiers, though with both classifiers all land cover classes were mapped with producer's and user's accuracies of around 90%. Our approach seems very well suited to accurately map land cover in tropical regions, thus having the potential to contribute to conservation initiatives, climate change mitigation schemes such as REDD+, and rural development policies

Análisis de imágenes digitales para reconocimiento de cobertura de suelos

Conocer los recursos naturales, cuantificar los desastres ecológicos y planear las campañas de reforestación. Necesitan de información actual pronta y precisa, esta información se puede obtener por técnicas manuales (censos, estudio de campo, inferencias estadísticas) o análisis de imágenes aéreas. El análisis de imágenes aéreas ha tenido grandes avances tecnológicos, lo cual permite colocar sensores remotos de mayor capacidad con el fin de obtener imágenes que brinde información detallada del área de estudio. Una tecnología desarrollada es la imagen híper-espectral. Las imágenes híper-espectrales permiten obtener más información de una fotografía área que otro tipo de imágenes, esta información se empleó para obtener la cobertura de suelo en la imagen. Esta cobertura de suelo es generada por 2 partes; la segmentación y la clasificación, para segmentar y clasificar imágenes existen técnicas como (ANN, Likelihood y SVM). En este trabajo, la segmentación se realiza de manera conjunta con la clasificación esto es posible al usar los pixeles de forma individual, con lo que se obtiene la clasificación y segmentación en un solo paso. Para clasificar se emplea una SVM con kernel Sigmoid la cual ofrece altas precisiones en imágenes terrestres y aéreas. Antes de emplear el SVM los pixeles son filtrados por 9 diferentes filtros creados a partir del concepto de Markov, buscando solo incluir a los pixeles más próximos al píxel de interés, estos 9 filtros están dado por 3 patrones (cruz, cuadrado y estrella) combinados con 3 magnitudes (1, 3, 5). Debido a que SVM es solo para clasificación binaria se ha introducido la técnica OAA para obtener multi-clasificación. Los resultados experimentales muestran que con la combinación de técnicas ha obtenido una precisión promedio de 90% para clasificar diferentes tipos de cultivos en imágenes híper-espectrales