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“Estudio de Cabida de los Predios Receptores de Población ...

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GEOGRAFÍA UC – PROYECTOSAl analizar las curvas <strong>de</strong> <strong>los</strong> cuatro gráficos se aprecia que en <strong>los</strong> rangosvisibles (0.485-0.66 μm) el comportamiento <strong>de</strong> las ocho categorías presentadiferencias máximas menores a 2% <strong>de</strong> reflectancia, siendo algunas clases muysemejantes entre sí. Sin embargo en <strong>los</strong> rangos infrarrojos (0.83-2.215 μm) lasdiferencias son mayores, superando el 10% <strong>de</strong> reflectancia.Al comparar <strong>los</strong> valores <strong>de</strong> reflectancia (ver Figura 2.7) <strong>de</strong> las cuatro imágenesse aprecia que la escena <strong>de</strong>l 03 <strong>de</strong> febrero <strong>de</strong> 2005 muestra <strong>los</strong> niveles másaltos en cada una <strong>de</strong> las categorías analizadas, alcanzando en el infrarrojocercano (0,83 μm) un 37,50% en las pra<strong>de</strong>ras y un 19,50% en el bosqueadulto. Para las mismas coberturas y banda estos valores alcanzan <strong>los</strong>18,57% y 9,39% en la escena <strong>de</strong>l 24 <strong>de</strong> abril <strong>de</strong> 2005, disminuyendo a15,20% y 7,71% en la imagen <strong>de</strong>l 30 <strong>de</strong> agosto <strong>de</strong> 2002, para luegoaumentar a un 26,10% y 14,98% en la imagen <strong>de</strong>l 14 <strong>de</strong> octubre <strong>de</strong> 2001.Dado que las diferencias <strong>de</strong> reflectancia entre categorías se centran en lasimágenes <strong>de</strong>l 03 <strong>de</strong> febrero <strong>de</strong> 2005 y 14 <strong>de</strong> octubre <strong>de</strong> 2001, éstas fueronlas seleccionadas para su posterior clasificación. No obstante, <strong>de</strong>bido a quealgunas categorías, tales como: mallines, matorrales y pra<strong>de</strong>rassilvopastorales, presentan similitu<strong>de</strong>s, se utilizó el método <strong>de</strong> “Análisis <strong>de</strong>Divergencia”. Este método permitió encontrar la mejor combinación <strong>de</strong> bandaspara clasificar las categorías que presentan una baja diferencia en susrespuestas espectrales.Obtenida la respuesta espectral <strong>de</strong> cada categoría se procedió a la clasificación<strong>de</strong> las imágenes a través <strong>de</strong> un algoritmo <strong>de</strong> clasificación duro <strong>de</strong> tipoprobabilístico, <strong>de</strong>nominado <strong>de</strong> “Máxima Probabilidad”, don<strong>de</strong> se distribuyóentre las categorías utilizadas una función <strong>de</strong> peso que osciló entre 0 y 1. Deesta forma se otorgó una categoría a cada uno <strong>de</strong> <strong>los</strong> píxeles <strong>de</strong> la escenaanalizada, teniendo como restricción el rechazar <strong>los</strong> píxeles con menos <strong>de</strong>l95% <strong>de</strong> pertenencia en cada una <strong>de</strong> las clases (Chuvieco, 2002).Como resultado combinado <strong>de</strong> las dos clasificaciones se obtuvo una nuevacapa, en la cual se aprecian las ocho clases <strong>de</strong> coberturas i<strong>de</strong>ntificadas, máslas áreas sin valor productivo obtenidas a partir <strong>de</strong>l NDVI.La clasificación obtenida fue intersectada con la cobertura <strong>de</strong>l predio <strong>de</strong>l área<strong>de</strong> estudio analizado según este método, correspondiente al predio ID 124.21

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