Clasificación supervisada para la selección de zonas de muestreo de especies cinegéticas en el Refugio de Vida Silvestre, Marino y Costero Pacoche, provincia de Manabí, Ecuador

• Autores: Scarlet Cartaya Ríos, Shirley Zurita, Elvira Rodríguez
• Localización: Revista de investigación, ISSN 0798-0329, ISSN-e 2790-3613, Vol. 39, Nº. 85 (Agosto), 2015, págs. 51-62
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Supervised classification for selection of sampling areas the cinegetic species in the Wildlife, Marine and Coastal Pacoche Refuge, Manabí province, Ecuador
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• Resumen
  • español

    El objetivo fue aplicar la técnica de la clasificación supervisada para el reconocimiento de patrones espaciales en las imágenes de satélite, y contribuir a generar criterios acertados de ubicación de zonas de muestreo para su estudio. Se procedió a: 1) la elaboración del mapa base del área en estudio; 2) el levantamiento de información base para la caracterización físico-natural del área de estudio; 3) la identificación visual de elementos del paisaje geográfico en las imágenes previamente tratadas; 4) la elaboración de la clasificación en versión preliminar sin correcciones de campo; 5) el levantamiento control de información de campo y correcciones de la clasificación para su versión final. Se concluye que la clasificación supervisada, en conjunto con la caracterización físiconatural del área de estudio, permiten explorar diferentes tipos de atributos o clases por medio del análisis estadístico multivariado, porque facilita la selección de áreas de muestreo: bosque húmedo; bosque transicional;

    bosque seco; silvopastoril y agrícola.

  • English

    This work was resorted to supervise classification technique to recognize spatial patterns in satellite images, and helps to generate accurate location of sampling areas for study criteria. We proceeded to: 1) preparation of the base map of the study area; 2) the collection of information relied for natural physical characterization of 3) the study area; visual identification of the geographical l and scape elements in the previously processed images; 4) development of preliminary classification field unedited version;

    5) control survey field data and corrections to the classification for the final version. We conclude that supervised classification, together with the natural-physical characterization of the study area, allowing you to explore different types of attributes or classes by multivariate statistical analysis, why that facilitates the selection of sampling areas: wet forest; transitional forest; dry forest; silvopastoral and setting.