Distribución espacial de la incertidumbre en mapas de cubiertas obtenidos mediante teledetección

La utilización conjunta de imágenes de teledetección con clasificadores estadísticos con la finalidad de obtener cartografía temática de tipo categórico no suele proporcionar datos acerca de cómo se distribuye espacialmente el error y la incertidumbre en los mapas resultantes. Este trabajo expone, e...

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Main Authors: X. Pons, E. Sevillano, G. Moré, P. Serra, D. Cornford, M. Ninyerola
Format: Article
Language:English
Published: Universitat Politècnica de València 2014-12-01
Series:Revista de Teledetección
Subjects:
Online Access:http://polipapers.upv.es/index.php/raet/article/view/3059
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institution DOAJ
issn 1133-0953
1988-8740
language English
publishDate 2014-12-01
publisher Universitat Politècnica de València
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spelling doaj-art-e09697ceee7a4dcb9431fce38929ea4a2025-08-20T02:56:19ZengUniversitat Politècnica de ValènciaRevista de Teledetección1133-09531988-87402014-12-0104211010.4995/raet.2014.30592760Distribución espacial de la incertidumbre en mapas de cubiertas obtenidos mediante teledetecciónX. Pons0E. Sevillano1G. Moré2P. Serra3D. Cornford4M. Ninyerola5Grumets Research Group, Dep. de Geografia, Universitat Autònoma de BarcelonaGrumets Research Group, CREAFGrumets Research Group, CREAFGrumets Research Group, CREAFComputer Science, Aston University. BirminghamGrumets Research Group, Dep. Biologia Animal, Vegetal i Ecologia, Universitat Autònoma de BarcelonaLa utilización conjunta de imágenes de teledetección con clasificadores estadísticos con la finalidad de obtener cartografía temática de tipo categórico no suele proporcionar datos acerca de cómo se distribuye espacialmente el error y la incertidumbre en los mapas resultantes. Este trabajo expone, en el contexto del proyecto FP7 GeoViQua, aproximaciones posibilistas para métodos en pasos sucesivos como los clasificadores híbridos. Tanto en el caso de estrategias “por píxel” como “por objeto”, la propuesta se basa en la utilización de la verdad terreno disponible para modelizar adecuadamente la distribución espacial de los errores. Los resultados permiten confeccionar mapas de acierto de la clasificación con un muy elevado nivel de fiabilidad (R<sup>2</sup> &gt; 0.94), con lo cual los usuarios de los mapas conocen con confianza la exactitud en cada zona de los mismos.http://polipapers.upv.es/index.php/raet/article/view/3059clasificación híbridadistribución espacial de la incertidumbre y del errorLandsatregresión logística multivarianteregresión lineal multivariante
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