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MSc. Sara Michelle Catalán Armas
Jefa de Sistemas de Información Forestal
Instituto Nacional de Bosques
En el Marco del Gr...
Mapa clases de referencia (muestras): Clasificación por
pixel (desarrollo de un Model Builder)
Definición de 21 Clases: Ma...
Segmentos/Píxeles
Descripción:
En Guatemala la primera parte del proceso es una clasificación por pixel
que se basa en mue...
ANTECEDENTES
Segmentos de una imagen RE con las medidas
seleccionadas como más adecuadas.
Segmentos/Píxeles
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Pros y contras
Pros:
 La edición manual para corregir segmentos mal clasificados en
la herramienta automatizada de Model ...
ERDAS
DESPUÉS (RASTER)
Herramientas y Software
 Generación de Segmentos: IDRISI Selva
 Clasificación por píxel y generalización de la
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Experiencia de Guatemala Mapa Forestal por Tipos y Subtipos de Bosques, 2012

Presentación de MSc. Sara Michelle Catalán Armas, Jefa de Sistemas de Información Forestal del Instituto Nacional de Bosques de Guatemala, en el marco de los acuerdos de la EMSA para la creación de diálogos técnicos sobre las experiencias en los Sistemas Nacionales de Monitoreo de Bosques.

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Experiencia de Guatemala Mapa Forestal por Tipos y Subtipos de Bosques, 2012

  1. 1. MSc. Sara Michelle Catalán Armas Jefa de Sistemas de Información Forestal Instituto Nacional de Bosques En el Marco del Grupo Interinstitucional de Monitoreo de los Bosques y Uso de la Tierra WEBINAR Procesamiento y clasificación de imágenes: Segmentos vs. Pixeles Experiencia de Guatemala Mapa Forestal por Tipos y Subtipos de Bosques, 2012 Guatemala , mayo 2016
  2. 2. Mapa clases de referencia (muestras): Clasificación por pixel (desarrollo de un Model Builder) Definición de 21 Clases: Mapa de Tipos y Subtipos de Bosque Segmentación: asociación de segmentos de imagen por su similitud espectral Clasificación Supervisada: Model Builder Edición manual de los segmentos Transformación de los segmentos a pixel METODOLOGÍA
  3. 3. Segmentos/Píxeles Descripción: En Guatemala la primera parte del proceso es una clasificación por pixel que se basa en muestras de las clases de referencia y lo que se hace al final es asociar por mayoría los pixeles a cada segmento. Es decir; es un proceso de clasificación por pixel que usa segmentos al final para generalizar las clasificación y sobre este resultado se llevó a cabo la edición manual.
  4. 4. ANTECEDENTES Segmentos de una imagen RE con las medidas seleccionadas como más adecuadas. Segmentos/Píxeles Window width Weight mean factor Weight variance factor Similarity tolerance 5 3 3 25 9 6 6 50 13 9 9 100 5 9 3 50
  5. 5. Pros y contras Pros:  La edición manual para corregir segmentos mal clasificados en la herramienta automatizada de Model Builder (Arc GIS 10.x) fue más fácil de manipular que los pixeles (ERDAS)  Se trabaja directamente visualizando la imagen RE para tener un mejor control de los cambios  Guatemala cuenta con un buen número de datos de información secundaria que apoya el trabajo de clasificación y validación Contras:  El paso de segmento a pixel clasificado creo una serie de artefactos que hubo que corregir y con ello se tuvo que invertir tiempo en esto
  6. 6. ERDAS DESPUÉS (RASTER)
  7. 7. Herramientas y Software  Generación de Segmentos: IDRISI Selva  Clasificación por píxel y generalización de la clasificación usando los segmentos: Herramienta automatizada de Model Builder/ArcGIS 9.3 y 10.x  Edición Manual: ArcGIS 9.3 y 10.x  Corrección de “artefactos”: ERDAS  Edición de mapa final ERDAS/ArcGIS 10.x
  8. 8. GRACIAS POR SU ATENCIÓN

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