Metodología de clasificación automática de uso y cobertura de suelo. Uso de métodos de aprendizaje automático y teledetección para clasificación de uso y cobertura de suelo en un valle semiárido de la Patagonia

TRUJILLO JIMENEZ, MAGDA ALEXANDRA; A. LIBEROFF; N. L. PESSACG; PACHECO, CRISTIAN; S. FLAHERTY

virtual

Congreso; CONGRESO ARGENTINO DE AGROINFORMATICA (50JAIIO); 2021

El valle agrícola-ganadero en la Cuenca Inferior del Río Chubut(VIRCh) tiene una extensión de 225 km2 y está situado en la Patagoniasemiárida oriental argentina. Si bien este es uno de los valles más importantesde la región no existe hasta ahora información espacial completa, detallada yactualizada de sus actividades y coberturas del suelo. En este artículoavanzamos en la sistematización de este proceso y comparamos 7 métodostradicionales de aprendizaje automático supervisado aplicados a la clasificacióndel uso y la cobertura del suelo a partir de imágenes satelitales de Sentinel-2MSI y de datos adquiridos sobre el terreno. Con estos métodos obtuvimospredicciones que superan entre el 70 y 80 % de precisión en la clasificación decultivos frutales, horticultura, terrenos construidos, arbustales, pasturas y agua.Nearest Neighbors y Decision Tree fueron los clasificadores que mostraron losmejores desempeños. El código fuente y algoritmos desarrollados estándisponibles en: DOI: 10.5281/zenodo.5338597 para su libre recreación, usoy reproducibilidad.