Irene Pérez Llorente Junio 2008 - Centro de Estudios Hidrográficos ...

Por ello se optó por dejar la clasificación agrupada en las siguientes
grandes regiones: mar, afloramientos rocosos, hielo y píxeles sin clasificar.
Figura 112. Resultados de la reclasificación basada en colores de la clasificación SAM final. Las clases
finales son: mar (azul), afloramientos rocosos (siena), hielo (blanco) y píxeles sin clasificar (negro).
5.2.5. Clasificación del archivo multitemporal con información
auxiliar del mapa geomorfológico
En la clasificación final de los tipos de cubiertas y su posible evolución la selección
de ROIs está basada, además de en la información visual de las imágenes sueltas y
composiciones RGB, en un mapa geomorfológico a escala 1:25.000 de la Península de
Byers al que se tuvo acceso durante la última etapa del estudio.
El mapa digitalizado, con un tamaño de píxel de 5 m (establecido de acuerdo con la
escala y los parámetros de percepción visual mínima), fue usado como base para
georreferenciar a su vez las imágenes ASAR, que están proyectadas en coordenadas del
satélite, a coordenadas geográficas. Una vez hecho esto las imágenes ASAR fueron
superpuestas al mapa para poder comparar los valores digitales con la geomorfología
del terreno usando un tamaño de píxel de 5 m.
Los primeros intentos de clasificación demostraron que la mayoría de las superficies
se caracterizaban por la gran variabilidad de valores, de forma que la distribución de las
clases era bastante heterogénea y distinta a la distribución de las formas
geomorfológicas sobre las que habían sido definidas. Por ello se optó por usar las
estadísticas de las ROIs para seleccionar superficies con valores más o menos uniformes
para una misma fecha y crear varias clases de entrenamiento en las superficies que no
hubiesen quedado bien definidas, las cuales serían posteriormente unidas.
Finalmente fueron elegidas 19 ROIs, con las que se probaron todos los métodos de
clasificación supervisada. El resultado de la clasificación de Mínima Distancia, que es
la que agrupa los píxeles de forma más precisa, se presenta a continuación. La imagen
ha sido tratada con un filtro de mediana 3x3 aplicado mediante “Enhance / Filter /
Median 3x3” del menú del display para homogeneizar las clases y facilitar su estudio.
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