Algoritmos avanzados de clasificación digital de imágenes de alta resolución espacial para la clasificación de usos del suelo

Abstract

En las últimas décadas, se ha producido una tendencia a la clasificación automatizada de usos del suelo en imágenes de alta resolución espacial para la verificación y control de las ayudas económicas en la Unión Europea. Sin embargo, la precisión global de los mapas producidos es normalmente inferior a las necesidades del usuario. Por lo tanto, la mayoría de trabajos de clasificación dependen en cierta medida de la fotointerpretación, menos rentable y más subjetiva que el método anterior. El objetivo general de esta Tesis Doctoral es la evaluación de las nuevas técnicas de clasificación digital de imágenes de alta resolución espacial para la clasificación de usos del suelo. Para ello, se presentan tres metodologías para la clasificación digital de imágenes de alta resolución espacial que proporcionen información de detalle sobre los usos del suelo presentes en la zona de estudio. La primera está basada en el uso de imágenes multiespectrales QuickBird con una resolución espacial de 30 cm, el empleo de la clasificación orientada a objetos y un algoritmo de clasificación experta creado con información adicional procedente del análisis orientado a objetos y resultados obtenidos en clasificaciones supervisadas empleando la imagen formada por los componentes principales y el índice de vegetación NDVI. La segunda metodología combina el uso de imágenes captadas por sensores digitales aéreotransportados, el empleo del análisis orientado a objetos y un algoritmo de clasificación experta creado con las mismas premisas que en la metodología anterior. La tercera metodología presenta un nuevo algoritmo basado en la corteza cerebral (Memoria Temporal Jerárquica) con fotografías aéreas digitales. Este algoritmo se basa en el funcionamiento de la mente que almacena patrones y hace predicciones sobre los patrones que encuentra o espera encontrar.