Percepción remota

 

El objetivo central del uso de las imágenes de Percerción Remota en esta fase del estudio es el de desarrollar la capa de cobertura del suelo para posteriormente determinar los coeficientes de escurrimiento de las diferentes clases de cobertura.  Particularmente, nos interesa poder distinguir entre las condiciones de suelo desnudo contra el suelo construido, esto con ayuda de la composicion a color de la imagen SPOT; despues como parte de la metodologia se empleo una transformación de componentes principales para solucionar la confusion entre algunos tipos de clases que se observan muy similares en la imagen .

La preclasificación de las imágenes SPOT se realizó empelando un algoritmo de “Clustering” denominado Isodata, se generaron un total de 125 clases espectrales las cuales fueron asignadas a 6 clases informacionales: Suelos desnudos, Suelos agrícolas, Suelos urbanos, Matorrales, Bosques yCuerpos de agua. 

 

Preclasificación de las imágenes SPOT y asignación a clases informacionales