Discriminación de diferentes tipos de bosque tropical mediante imágenes de satélite y datos auxiliares

Abstract

Se presenta un procedimiento de análisis de datos espectrales geográficos que permite obtener estimados de las probabilidades o priori de las categorías de cobertura del suelo en función del contexto geográfico. El modelo de probabilidades a priori así generado, se utilizó para realizar una clasificación bayesiana de máxima verosimilitud de una imagen Landsat TM, de la Región Central de Costa Rica. después de modificar las probabilidades a priori la consistencia total de la clasificación en los sitios de entrenamiento ha mejorado un 74.6% clasificación tradicional de máxima velocidad con probabilidades a priori iguales) a 91.9%, mientras que la precisión total de la clasificación en sitios controlados en el terreno por investigadores independientes mejoró del 68.7% a 89%. la precisión de la clasificación mejoró sobre todo para categorías de bosques que son espectralmente similares.