Geoinformática y geoestadística: descripción general

Desarrollo de técnicas de clasificación híbridas no supervisadas para mejorar la precisión del mapeo del uso y la cobertura del suelo mediante tecnología geoespacial: Hoshangabad, distrito de Madhya Pradesh, India

Ahirwar R, Malik MS y Shukla JP

En el estudio se ha llevado a cabo un enfoque híbrido de clasificación de uso del suelo/cobertura del suelo (LU/LC) utilizando datos del satélite Resource Sat-2 LISS-III con una resolución de 23,5 m. Con la ayuda del software de procesamiento de imágenes ERDAS Imagine, se ha realizado un proceso de clasificación no supervisado de la imagen de satélite para obtener las clases de uso del suelo/cobertura del suelo requeridas. Durante el estudio de clasificación, se asignó una clase mixta común como Clases observadas comunes (COC) utilizadas para la separación de las clases requeridas para obtener clases de uso del suelo/cobertura del suelo mixtas indefinidas con la ayuda de la herramienta de placa modelo de ArcGIS. Además, se obtuvo más precisión en
la clasificación de clases de cobertura del suelo mixtas separadas mediante la revisión de los procesos de clasificación no supervisada. Después de eso, las clases de cobertura del suelo no supervisadas predefinidas y las clases no supervisadas COC se fusionaron utilizando la herramienta de placa modelo de ArcGIS para generar una nueva imagen clasificada con mayor precisión. Finalmente, se realizó la comparación entre las clases no supervisadas híbridas COC y supervisadas y se observaron mejores resultados en la clasificación no supervisada híbrida. Por lo tanto, la aplicación de este nuevo enfoque en estudios de uso y cobertura del suelo, mapeo de la cobertura del suelo, gestión forestal, gestión de recursos hídricos, desarrollo urbano sustentable, estudios agrícolas, gestión de recursos naturales y planificación del desarrollo de recursos creados por el hombre, deducción de cambios, etc., proporcionará mejores resultados en comparación con otras técnicas de clasificación.