Clasificación Supervisada – ArcGIS 9.3 Autor: Luis Sadeck - Brasil Adaptado y Traducido por: Armando Rodriguez - Bolivia RED de GEOBlogs - 2010
Estimados amigos, hoy vamos a tratar de demostrar el procedimiento de clasificación supervisada de la imagen en ArcGIS 9.3. Esta técnica consiste en extraer muestras de los valores de cada píxel (ND) para ayudar al software a interpretar la imagen de forma automática, proporcionando una clasificación para la exclusión. Es importante que el técnico que está elaborando la clasificación tenga un buen conocimiento de la zona donde se está trabajando.Veamos el procedimiento secuencial. Abra o despliegue la imagen que desea clasificar,
Add Data.
Trusted by over 1 million members
Try Scribd FREE for 30 days to access over 125 million titles without ads or interruptions! Start Free Trial Cancel Anytime.
Trusted by over 1 million members
Try Scribd FREE for 30 days to access over 125 million titles without ads or interruptions! Start Free Trial Cancel Anytime.
Posteriormente debe crear una nuevo tema Vector, ya sea este punto o polígono (Consultar Tutorial de Creación de Temas en ArcGIS) ArcGIS) para modificar sus muestras. Además de identificar los posibles clases en su imagen se insertará en la tabla de atributos una nueva columna de identificación ID es decir un código para cada una de las clases del conjunto de muestras. Como se muestra a continuación.
Posteriormente às coletas e à estruturação da tabela de atributos, abra a ArcToolBox
Tools > Multivariate > Create Create Signatures para diríjase a Spatial Analyst Tools transformar el archivo vector en estadísticas que serán utilizadas para la clasificación de la imagen. Su ventana debe quedar más o menos así:
Trusted by over 1 million members
Try Scribd FREE for 30 days to access over 125 million titles without ads or interruptions! Start Free Trial Cancel Anytime.
Haga clic en OK y aguarde el procesamiento. Una vez finalizado el procedimiento, despliegue ArcToolBox diríjase a Spatial Analyst Tools > Multivariate > Maximum Likelihood Likelihood. Introduzca la imagen a ser clasificada, deberá introducir también el archivo Signatura creado en el paso anterior, configure los factores de probabilidad. Debe estar de la siguiente manera:
Trusted by over 1 million members
Try Scribd FREE for 30 days to access over 125 million titles without ads or interruptions! Start Free Trial Cancel Anytime.
Aguarde el procesamiento. El archivo generado después debe contener las clases seleccionadas por el usuario, este archivo clasificado debe estar desplegado de la siguiente manera, si es necesario cambie los colores.
Trusted by over 1 million members
Try Scribd FREE for 30 days to access over 125 million titles without ads or interruptions! Start Free Trial Cancel Anytime.
Este tipo de clasificaciones deja después del proceso un poco de residuos o ruidos en la imagen clasificada, que pueden ser ajustados con un procedimiento de filtraje (Filtro de mejoramiento en ArcGIS 9.3) o de edición matricial (Edición Matricial en ArcGIS 9.3). La evaluación de esta clasificación que se generó para el tutorial es una área que tiene una historia de degradación muy recurrente y casi todo el bosque de esta area es realmente bosque secundario (regeneración) y tómese en cuenta que las muestras fueron capturadas rápidamente, por lo que se obtuvo una buena clasificación bajo estos parámetros.
Esperamos que este tutorial haya sido de utilidad para Uds, cualquier duda entren en contacto a las siguientes direcciones:
Brasil
Luis Sadeck • luissadeck_w@y
[email protected] ahoo.com.br • http://geotecnologias.wordpress.com/
Bolivia
Armando Rodriguez • armando.rodr armando.rodriguez.montella
[email protected] [email protected] • http://geoinformacion.wordpress.com/
Mensaje : Si conoces a los demás y te conoces a ti mismo, ni en cien batallas correrás peligro; si no conoces a los demás, pero te conoces a ti mismo, perderás una batalla y ganarás otra; si no conoces a los demás ni te conoces a ti mismo, correrás peligro en cada batalla (Sun Tzu).
SADECK – GEOTECNOLOGIAS http://geotecnologias.wordpress.com/
Esta obra está licenciada sob uma Licença Creative Commons.