Cartografía de los ambientes naturales y antrópicos de Entre Ríos (Argentina) utilizando clasificación de aprendizaje automático
Entre Ríos presenta un paisaje particular con numerosos ambientes contrastantes. Cartografiar tanto los naturales y como los antrópicos es una tarea frecuente gracias a la utilización de tecnologías de percepción remota junto con los sistemas de información geográfica. Conocer qué, cuánto y dónde se...
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| Published: |
Universitat Politècnica de València
2024-07-01
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| Series: | Revista de Teledetección |
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| Online Access: | https://polipapers.upv.es/index.php/raet/article/view/20831 |
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| author | Julian Alberto Sabattini Rafael Alberto Sabattini Norberto Muzzachiodi Irina Treisse Rodrigo Penco |
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| description | Entre Ríos presenta un paisaje particular con numerosos ambientes contrastantes. Cartografiar tanto los naturales y como los antrópicos es una tarea frecuente gracias a la utilización de tecnologías de percepción remota junto con los sistemas de información geográfica. Conocer qué, cuánto y dónde se encuentran es indispensable para diseñar estrategias de uso sostenible y de conservación de recursos naturales en un territorio. La libre accesibilidad de los datos y la capacidad de procesamiento en la nube de toda esta información es determinante para procesar y clasificar la vegetación de un área determinada. El objetivo fue confeccionar un mapa actualizado y rápidamente actualizable en el futuro con el mismo método de los ambientes naturales y antrópicos más representativos de la provincia de Entre Ríos conociendo cuál es la mejor época del año en la cual se maximiza el porcentaje de acierto de clasificación de algoritmos automáticos de cada ambiente. Utilizar algoritmos automáticos de aprendizajes de clasificación fue útil para conocer la extensión de los ecosistemas naturales y antrópicos en un amplio territorio. Las herramientas de Google Earth Engine permitieron seleccionar la época del año en la cual se maximiza el porcentaje de acierto y disminuye la probabilidad de error con bajo costo computacional y operacional. Los resultados obtenidos son indispensables para planificar políticas públicas de forma precisa y certera para las actividades productivas, como así también para la conservación de los recursos naturales. |
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| institution | Kabale University |
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| publishDate | 2024-07-01 |
| publisher | Universitat Politècnica de València |
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| series | Revista de Teledetección |
| spelling | doaj-art-06d69334d42f4296a976af4392686dfb2025-02-03T09:32:01ZengUniversitat Politècnica de ValènciaRevista de Teledetección1133-09531988-87402024-07-0164496010.4995/raet.2024.2083120024Cartografía de los ambientes naturales y antrópicos de Entre Ríos (Argentina) utilizando clasificación de aprendizaje automáticoJulian Alberto Sabattinihttps://orcid.org/0000-0001-6449-3391Rafael Alberto Sabattinihttps://orcid.org/0000-0003-3510-4646Norberto Muzzachiodihttps://orcid.org/0000-0002-9498-4789Irina TreisseRodrigo PencoEntre Ríos presenta un paisaje particular con numerosos ambientes contrastantes. Cartografiar tanto los naturales y como los antrópicos es una tarea frecuente gracias a la utilización de tecnologías de percepción remota junto con los sistemas de información geográfica. Conocer qué, cuánto y dónde se encuentran es indispensable para diseñar estrategias de uso sostenible y de conservación de recursos naturales en un territorio. La libre accesibilidad de los datos y la capacidad de procesamiento en la nube de toda esta información es determinante para procesar y clasificar la vegetación de un área determinada. El objetivo fue confeccionar un mapa actualizado y rápidamente actualizable en el futuro con el mismo método de los ambientes naturales y antrópicos más representativos de la provincia de Entre Ríos conociendo cuál es la mejor época del año en la cual se maximiza el porcentaje de acierto de clasificación de algoritmos automáticos de cada ambiente. Utilizar algoritmos automáticos de aprendizajes de clasificación fue útil para conocer la extensión de los ecosistemas naturales y antrópicos en un amplio territorio. Las herramientas de Google Earth Engine permitieron seleccionar la época del año en la cual se maximiza el porcentaje de acierto y disminuye la probabilidad de error con bajo costo computacional y operacional. Los resultados obtenidos son indispensables para planificar políticas públicas de forma precisa y certera para las actividades productivas, como así también para la conservación de los recursos naturales.https://polipapers.upv.es/index.php/raet/article/view/20831dinamica de la cobertura de suelogoogle earth enginesentinel-2clasificación supervisada |
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