lecciones aprendidas en el proceso de clasificación por pixeles vs segmentos

JORGE LUIS SANTOS

UNIDAD DE MONITOREO FORESTAL CIPF-ICF

Lecciones Aprendidas en el Proceso de Clasificación por Pixeles vs Segmentos

Landsat 30mts

QuickBird 0.6mts

IRS 6mts

Landsat 15mts

Spot 5 2.5mts

MAPA RAPID EYENo. Imagen: 1 Escala: 1:25,000

Clasificación con filtro: pixel a pixelNo. Imagen: 1 Escala: 1:25,000

Clasificación con filtro: 0.1 haNo. Imagen: 1 Escala: 1:25,000 Precisión: 92.6%

CLASIFICACIÓN A TRAVÉS DE PIXEL EN GOOGLE EARTHENGINE

PLAGAS FORESTALES

11| Clasificación Orientada a Segmentos

Segmentación de la imagen

CLASIFICACIÓN POR PIXEL CLASIFICACIÓN POR SEGMENTOS

• La clasificación es lenta ya que se tienen que trabajar con formato vectorial• Permite clasificar grandes áreas,

pero se torna más lento en el procesamiento. • Los análisis de densidad no son

muy funcionales con los segmentos.

• La clasificación es rápida ya que se trabaja con formato raster y esto permite que la interacción de la información sea más eficaz. • Permite clasificar grandes áreas a

la vez • Permite hacer análisis de densidad

por pixel para determinar ciertas categorías (estratos ralos y combinados)

• La escala depende de área mínima del segmento. • La clasificación es más gruesa no

se va mucho a detalle• Sigue patrones estadísticos lógicos

en función de la respuesta espectral y textura de las imágenes. • La escala de trabajo se define al

inicio de la Segmentación.

• Permite mantener la información digital a diferentes escalas a través de los filtros.• La clasificación por pixel es más

precisa• Depende de la subjetividad del

clasificador• La escala de trabajo se define por

tipo de filtros (al final de la clasificación)

CLASIFICACIÓN POR PIXEL CLASIFICACIÓN POR SEGMENTOS

GRACIAS

Jorge Luis Santos A.Unidad de Monitoreo Forestal CIPF-

ICFTel: 2223-0028, Cel: 99738595

[email protected]

lecciones aprendidas en el proceso de clasificación por pixeles vs segmentos

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