CLASIFICACIÓN NO SUPERVISADA DE COBERTURAS VEGETALES SOBRE IMÁGENES DIGITALES DE SENSORES REMOTOS: "LANDSAT - ETM+" Translated title: NONSUPERVISED CLASSIFICATION OF VEGETABLE COVERS ON DIGITAL IMAGES OF REMOTE SENSORS: "LANDSAT - ETM+"

Abstract

La diversidad de especies vegetales presentes en Colombia y la falta de inventario sobre ellas hace pensar en un proceso que facilite la labor de los investigadores en estas disciplinas. Los sensores remotos satelitales como el LANDSAT ETM+ y las técnicas de inteligencia artificial no supervisadas, como los Self-Organizing Maps - SOM, podrían proveer una alternativa viable para avanzar en la obtención rápida de información que corresponda a zonas con diferentes coberturas vegetales presentes en la geografía nacional. La zona propuesta para el caso en estudio fue clasificada de forma supervisada por el método de máxima similitud en otro trabajo de investigación en ciencias forestales y se discriminaron ocho tipos de coberturas vegetales. Esta información sirvió como patrón de medida para evaluar el desempeño de los clasificadores no supervisados ISODATA y SOM. Sin embargo, la información que proveen las imágenes debió ser depurada previamente de acuerdo a los criterios de uso y calidad de los datos de manera que se utilizara la información adecuada para estos métodos no supervisados. Para esto se recurrió a varios conceptos como las estadísticas de las imágenes, el comportamiento espectral de las comunidades vegetales, las características del sensor y la divergencia promedio que permitieron definir las mejores bandas y sus combinaciones. Sobre éstas se aplicó el concepto de análisis de componentes principales que permitió reducir el número de datos conservando un gran porcentaje de la información. Sobre estos datos depurados se aplicaron las técnicas no supervisadas modificando algunos parámetros que pudieran mostrar una mejor convergencia de los métodos. Los resultados obtenidos se compararon con la clasificación supervisada a través de matrices de confusión y se concluye que no hay una buena convergencia de los métodos de clasificación no supervisada con este proceso para el caso de las coberturas vegetales.

Translated abstract

The plant species diversity in Colombia and the lack of inventories of them suggests the need for a process that facilitates the work of investigators in these disciplines. Remote satellite sensors such as LANDSAT ETM+ and non-supervised artificial intelligence techniques, such as self-organizing maps - SOM, could provide viable alternatives for advancing in the rapid obtaining of information related to zones with different vegetative covers in the national geography. The zone proposed for the study case was classified in a supervised form by the method of maximum likelihood by another investigation in forest sciences and eight types of vegetative covers were discriminated. This information served as a base line to evaluate the performance of the non-supervised sort keys ISODATA and SOM. However, the information that the images provided had to first be purified according to the criteria of use and data quality, so that adequate information for these non-supervised methods were used. For this, several concepts were used; such as, image statistics, spectral behavior of the vegetative communities, sensor characteristics and the average divergence that allowed to define the best bands and their combinations. Principal component analysis was applied to these to reduce to the number of data while conserving a large percentage of the information. The non-supervised techniques were applied to these purified data, modifying some parameters that could yield a better convergence of the methods. The results obtained were compared with the supervised classification via confusion matrices and it was concluded that there was not a good convergence of non-supervised classification methods with this process for the case of vegetative covers.