| dc.description.abstract | El presente estudio determina la cuantificación espacial de la
vegetación y suelo desnudo en el área del corredor minero de Madre de Dios
al año 2018. La cuantificación se realizó por medio de los algoritmos de
clasificación Neural Net, Máximum Likelihood, y Spectral Angle Mapper del
software ENVI. Las imágenes utilizadas fueron PlanetScope con una
resolución espacial de 3m x 3m. Los resultados proporcionan información de
la cuantificación de la vegetación y suelo desnudo del área de los métodos
Neural Net (636 481,5589 ha – 46 384,7228 ha), Máximum Likelihood (616
771,4152 ha – 37 592,7006 ha), y Spectral Angle Mapper (587 800,2596 ha –
28 873, 1855 ha), siendo la más fiable a nivel de precisión en la cuantificación
de la vegetación y suelo desnudo, el método Neural Net con 636 481,5589 ha
y 46 384,7228 ha. Los resultados de la precisión se justifican en la validación
de 383 puntos de muestreo mixto, con datos de campo, imágenes de alta
resolución, e imágenes obtenidas con Dron. La matriz de precisión global
(confusión) reporta un 82,22%, con un índice de kappa (k) de 0,74,
estableciendo una concordancia considerable a nivel exactitud. Mientras que
los métodos algoritmos de clasificación Máximum Likelihood y Spectral Angle
Mapper presentan resultados subestimados, siendo la más excesiva el
método de Spectral Angle Mapper respecto a los métodos Neural Net y
Máximum Likelihood. | |
