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GEOGRAFÍA UC – PROYECTOSFigura 2.7 Firmas espectrales imágenes procesadas03 Febrero 2005 24 Abril 2005CATEGORI30 Agosto 2002 14 Octubre 200120
GEOGRAFÍA UC – PROYECTOSAl analizar las curvas de los cuatro gráficos se aprecia que en los rangosvisibles (0.485-0.66 μm) el comportamiento de las ocho categorías presentadiferencias máximas menores a 2% de reflectancia, siendo algunas clases muysemejantes entre sí. Sin embargo en los rangos infrarrojos (0.83-2.215 μm) lasdiferencias son mayores, superando el 10% de reflectancia.Al comparar los valores de reflectancia (ver Figura 2.7) de las cuatro imágenesse aprecia que la escena del 03 de febrero de 2005 muestra los niveles másaltos en cada una de las categorías analizadas, alcanzando en el infrarrojocercano (0,83 μm) un 37,50% en las praderas y un 19,50% en el bosqueadulto. Para las mismas coberturas y banda estos valores alcanzan los18,57% y 9,39% en la escena del 24 de abril de 2005, disminuyendo a15,20% y 7,71% en la imagen del 30 de agosto de 2002, para luegoaumentar a un 26,10% y 14,98% en la imagen del 14 de octubre de 2001.Dado que las diferencias de reflectancia entre categorías se centran en lasimágenes del 03 de febrero de 2005 y 14 de octubre de 2001, éstas fueronlas seleccionadas para su posterior clasificación. No obstante, debido a quealgunas categorías, tales como: mallines, matorrales y praderassilvopastorales, presentan similitudes, se utilizó el método de “Análisis deDivergencia”. Este método permitió encontrar la mejor combinación de bandaspara clasificar las categorías que presentan una baja diferencia en susrespuestas espectrales.Obtenida la respuesta espectral de cada categoría se procedió a la clasificaciónde las imágenes a través de un algoritmo de clasificación duro de tipoprobabilístico, denominado de “Máxima Probabilidad”, donde se distribuyóentre las categorías utilizadas una función de peso que osciló entre 0 y 1. Deesta forma se otorgó una categoría a cada uno de los píxeles de la escenaanalizada, teniendo como restricción el rechazar los píxeles con menos del95% de pertenencia en cada una de las clases (Chuvieco, 2002).Como resultado combinado de las dos clasificaciones se obtuvo una nuevacapa, en la cual se aprecian las ocho clases de coberturas identificadas, máslas áreas sin valor productivo obtenidas a partir del NDVI.La clasificación obtenida fue intersectada con la cobertura del predio del áreade estudio analizado según este método, correspondiente al predio ID 124.21
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