Algoritmo para mapeo de usos de suelo y cobertura vegetal, a partir del uso de NDVI aplicado en el noreste de Mato Grosso do Sul
DOI:
10.46551/rc24482692202317Palabras clave:
Cluster, K-means, Comportamiento espectral, JenksResumen
Se propone una metodología que utiliza conceptos matemáticos de la teoría de formación de clusters, K-means, para obtener automaticamente los clusters de los valores del NDVI. Las implementaciones del método K-means existentes em software específico requieren la predefinición del número de clusters, y el aporte de esta metodología es la determinación del número de forma automática, sin necesidad de interferencia del decisor, que puede variar según el tempo y el espacio de uma imagen a outra, así como de um sensor al siguiente. Se seleccionaron diferentes sensores para generalizar esta clasificación del índice: Thematic Mapper (TM) a bordo del satélite Landsat-5; Operational Terra Imager (OLI) a bordo del satélite Landsat-8; MultiSpectral Instrument (MSI) a bordo del satélite Sentinel, nivel-2. El mapeo y la validación del algoritmo se realizan en la región noreste del estado de Mato Grosso do Sul, que, a lo largo de 37 años (1984-2021), muestra cambios en su cobertura vegetal. Los resultados para los tres períodos, proporcionados por el algoritmo, distinguieron mejor el comportamiento espectral de los píxeles referidos a clases de agua, suelo expuesto y áreas urbanas; por otro lado, JENKS generalizó estas clases, pero distinguió con mayor precisión la vegetación de porte bajo, la vegetación natural y los bosques plantados.
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