Análisis Comparativo entre las máquinas de vectores soporte y el clasificador de máxima probabilidad para la discriminación de cubiertas del suelo

ARGAÑARAZ, JUAN PABLO; ENTRAIGAS, ILDA

Revista de Teledetección

Asociación Española de Teledetección

Año: 2011 p. 26 - 39

1988-8740

El mapeo de los tipos de cubierta de suelo es una de las aplicaciones más comunes de la teledetección. A tal efecto, las imágenes Landsat TM resultan de gran utilidad por su adecuada resolución espacial, espectral, temporal y accesibilidad. Una de las formas más empleadas para extraer información temática a partir de imágenes satelitales es la clasificación supervisada y la estrategia para aplicarla puede diferir desde el algoritmo de asignación seleccionado, el número de bandas incluidas y el tamaño de las áreas de entrenamiento. El objetivo del presente trabajo fue comparar clasificaciones realizadas con un algoritmo tradicional paramétrico: el de máxima probabilidad (MLC) y uno no paramétrico de uso relativamente reciente: las máquinas de vectores soporte (SVM), utilizando tres combinaciones de bandas de uso tradicional: 345, 3457, 1-5 y 7 y una combinación de bandas infrarrojas: 457 y distintos tamaños de áreas de entrenamiento. Con ambos algoritmos, las clasificaciones que incluyeron cuatro y seis bandas (combinaciones 3457 y 1-5 y 7, respectivamente) fueron significativamente mejores que con tres bandas (345) pero, en general, no presentaron diferencias entre sí. La combinación 457 demostró ser útil para discriminar cubiertas de suelo, con precisiones comparables a las combinaciones tradicionales. El aumento del tamaño del área de entrenamiento tuvo un impacto diferente en la precisión alcanzada por los clasificadores, dependiendo de la combinación de bandas utilizada y, en todos los casos, se observó la estabilización de la precisión global frente al incremento del tamaño del área de entrenamiento. La combinación 3457 resultó ser la más adecuada para la discriminación de cubiertas de suelo, optimizando la relación entre el número de bandas incluido y la precisión global obtenida. En general, las SVM tuvieron mejor desempeño que MLC con la combinación de tres bandas, mientras que con cuatro y seis bandas las diferencias no fueron significativas.