Cartografía de la cobertura de la tierra basada en la clasificación espectro-temporal de imágenes Landsat 7-ETM+ y en una leyenda de clases de ocupación del suelo en un territorio de Cuba occidental

• D. R. Ponvert-Delisles Batista ^[1] ; I. Reyes Alonso ^[2]
  1. [1] Universidad Agraria de La Habana
  2. [2] UCT-Geocuba-Investigación y Consultoría
• Localización: Revista de teledetección: Revista de la Asociación Española de Teledetección, ISSN 1133-0953, Nº. 39, 2013, págs. 93-107
• Idioma: español
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    Generalmente los estudios medioambientales necesitan tener información sobre el tipo de ocupación del territorio objeto de estudio. Esta información sobre las clases de cobertura de la Tierra es expresada en diferentes tipos de mapas temáticos. En este sentido, el presente trabajo tiene como objetivo generar la cartografía de ocupación del suelo de un territorio de Cuba occidental, utilizando como datos geoespaciales básicos imágenes multiespectrales del satélite Landsat 7-ETM+ (SLC-off) de dos fechas y como dato auxiliar la Leyenda de Clases de Ocupación del Suelo, la que ofrece una categorización de las clases por niveles y temas. La metodología utilizada se basa en realizar clasificaciones supervisadas apoyadas en el análisis visual espectro-temporal para identificar ciertas clases problemáticas que han variado su respuesta entre las dos fechas y finalmente obtener un mapa que refleje estos cambios con la mejor eficiencia.

  • English

    The environmental studies generally need to have information about the territory of study is ocupied. This information on the classes of land cover is represented in different types of thematic maps. The present work has as objective to generate the cartography of soil occupation in a territory of western Cuba, using as basic geospatial data multispectral images of the Landsat 7-ETM+ (SLC-off) satellite from two dates and as main auxiliary data the Legend of Classes of Soil Occupation, wichs offer a categorization of the classes bay lebels and themes. The methodology used is based on carrying out supervised classifications supported in the spectral-temporary visual analysis to identify certain problematic classes that have varied its behavior between the two dates and finally to obtain a thematic map that reflects these changes with the major efficiency.