Clasificación periódica de coberturas terrestres a escala regional con imágenes modis

• Autores: Raquel Niclòs Corts, María José Estrela Navarro, José María Valiente Pardo, María Jesús Barberà Bisbal
• Localización: Geofocus: Revista Internacional de Ciencia y Tecnología de la Información Geográfica, ISSN-e 1578-5157, Nº. 10, 2010
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    Dada la variabilidad existente en los usos de suelo y el relativo estatismo de los mapas de coberturas terrestres existentes, en este trabajo se propone una metodología para la generación periódica de mapas de tipologías de superficies terrestres adecuados a nivel regional. El método usa polígonos seleccionados de la base CORINE como áreas verdad terreno para aplicar una clasificación supervisada sobre imágenes del parámetro isótropo del modelo BRDF (Función de Distribución de Reflectividad Bidireccional) ofrecido por el producto MCD43A1 de MODIS. El análisis de las matrices de confusión computadas entre las clasificaciones generadas y áreas verdad terreno muestra precisiones totales de entrenamiento cercanas al 80% y de validación del 70%. Estas precisiones resultan relativamente elevadas si consideramos que se trata de clasificaciones realizadas sobre imágenes de 500x500m2 de píxel.

  • English

    This work proposes a methodology to generate regional land cover maps periodically, due to the variability of land uses and the relatively statism of the existent land cover maps. The method uses polygons selected from the CORINE database as ground-truth areas and applies a supervised classification to images of the isotropic parameter of the BRDF (Bidirectional Reflectance Distribution Function) model given by the MCD43A1 product of MODIS. The analysis of the confusion matrixes computed between the generated classifications and ground-truth areas shows overall training and validation accuracies close to 80% and 70%, respectively. These accuracies can be considered relatively high for classifications developed using images with a spatial resolution of 500x500m2 pixel.