Revisión bibliográfica de uso de sensores remotos para la detección de cambios de cobertura vegetal impactada por la deforestación
Date
2020Metadata
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La presente investigación propuso como objetivo explicar los procesamientos
metodológicos principales con usos de sensores remotos para la detección de
cambios de cobertura vegetal; además de los métodos de detección de cambios
más utilizados, y los principales métodos de clasificación temáticas basado en píxel
y objetos. Por ello, se consultaron 36 fuentes de investigación para la elaboración
de base de datos que determina los objetivos. Como los métodos más utilizados
fueron el NDVI y CVA con 90% y 60% respectivamente. Los resultados obtenidos
en los estudios revisados, con el coeficiente de kappa y la precisión global fueron
instrumentos que validaron a los métodos de NDVI y CVA con una mayor precisión
de 0.73 - 86.22%y 0.77 - 89.25% respectivamente para la detección de cambios en
la cobertura vegetal, mientras que los métodos menos utilizados fueron el ACP,
CPC, IR, Dx con un 20%, 10%, 10% y 10 % respectivamente. Para los métodos de
clasificación temática basados en píxel, se obtuvo que el método con mayor
precisión fue el SVM con 82.27% y el MLC con el 74.15%, y para los métodos
basados en objetos se obtuvo una mayor precisión global para el RF con 89.9% y
el K-NN con 81.5 %. Por lo tanto, se concluyó que los métodos de detección más
utilizado para identificar cambios en la cobertura vegetal fueron el NDVI y el CVA
como también presentaron una alta precisión y concordancia de kappa con la
vegetación; y para el método de clasificación temática, los más utilizados que
lograron tener una precisión alta, basada en píxel, fue el de SVM y MLC, en los
estudios revisados, quienes permitiendo clasificar varias clases de vegetación en
diferentes periodos; y para métodos basados en objetos el método RF y K-NN,
lograron una alta precisión, aunque los estudios fueron mínimos para el método de
clasificación debido a la demanda de tiempo.
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- Lima Este [1207]