Resumen

MACEDO-CRUZ, Antonia; PAJARES-MARTINSANZ, Gonzalo  y  SANTOS-PENAS, Matilde. Clasificación no supervisada con imágenes a color de cobertura terrestre. Agrociencia [online]. 2010, vol.44, n.6, pp.711-722. ISSN 2521-9766.

La cobertura terrestre es un elemento geográfico que constituye la base de referencia para diversas aplicaciones relacionadas con la planificación del uso de los recursos naturales, la biodiversidad y la deforestación, como indicador del cambio climático y la desertificación. Hay diversos métodos para clasificar imágenes, pero no todos son aplicables a la clasificación de la cubierta terrestre. Por tanto, el objetivo de esta investigación fue generar y evaluar un modelo de clasificación no supervisada aplicable a imágenes de cobertura terrestre en modelo de color RGB (Red, Green, Blue; o Rojo, Verde, Azul [RVA]), que clasifique automáticamente las diferentes cubiertas y usos del suelo. La metodología desarrollada corresponde al grupo de procedimientos de clasificación no supervisada y se derivó del criterio de umbralización sugerido por el método de Otsu, basado en la varianza entre clases y dentro de clases. Para aplicarla se usaron fotografías aéreas con resolución espacial de 1:19 500, resolución espectral de tres bandas visibles RVA, y resolución radiométrica de 0 a 255 niveles. Los resultados se compararon con los reportados por un experto conocedor de la zona de estudio. El aporte principal de esta investigación fue generar y evaluar un método de clasificación de imágenes no supervisado de alta precisión y bajo costo computacional; como es el uso alternativo del método de Otsu, utilizado en la segmentación y la clasificación de imágenes a color. Por tanto, el resultado fue un clasificador por agrupamiento no supervisado que reconoce y clasifica hasta 95% de los elementos identificados en campo por el experto.

Palabras llave : clasificación; modelo de color RGB; método de Otsu; segmentación; umbralización; visión artificial.