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Raúl Alejandro Murillo Castañeda

Resumen

Este artículo está orientado al desarrollo de una aplicación que implemente el método de clasificación supervisada máquinas de soporte vectorial (MSV) sobre imágenes provenientes de sensores remotos ya sean activos o pasivos que se encuentren almacenadas en una base de datos espacial de tipo relacional que permita contribuir y soportar la clasificación de imágenes, según parámetros de normalidad y anormalidad donde se consiga además almacenar estos resultados dentro del mismo sistema manejador de bases de datos. Dado que el algoritmo de clasificación supervisada MSV es ampliamente aceptado por la comunidad científica como una de las mejores técnicas de clasificación, ya que permite tener una muy buena exactitud en el diagnóstico de las diferentes coberturas presentes en el suelo, puesto que busca no solo encontrar una disociación entre estas, sino lograr una separación entre los elementos a clasificar, se implementará como técnica de clasificación. La aplicación está diseñada para el usuario final, que permita no sólo obtener un apoyo y sustento al momento de tomar decisiones, sino que facilite la actualización de la base de datos, la inclusión o la eliminación de información de la misma, así como la posibilidad de elegir las características principales que se deban tener en cuenta durante el proceso de clasificación. Esta utilidad es de gran valor, ya que, al trabajar con imágenes de características similares, la posibilidad de establecer rangos de disociación o pesos a las diferentes coberturas afecta directamente el resultado que se espera obtener. Finalmente se presentará un caso de estudio relacionado con la deforestación de la amazonia colombiana donde se demostrará la utilidad de la aplicación por medio de una clasificación supervisada la cual será comparada con el módulo de clasificación de algunos softwares que la implementan en la actualidad.            

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Cómo citar
Murillo Castañeda, R. A. (2021). Implementación del método máquinas de soporte vectorial en bases de datos espaciales para análisis de clasificación supervisada en imágenes de sensores remotos. Revista Cartográfica, (102), 27–42. https://doi.org/10.35424/rcarto.i102.830
Sección
Artículos

Métrica