Discriminación de diferentes tipos de bosque tropical mediante imágenes de sat élite y datos auxiliares.

dc.contributores-AR
dc.creatorPedroni, Lucio
dc.date2017-09-27
dc.date.accessioned2023-08-04T15:14:46Z
dc.date.available2023-08-04T15:14:46Z
dc.identifierhttp://bco.catie.ac.cr:8087/portal-revistas/index.php/RRNA/article/view/723
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7920504
dc.descriptionSe presenta un procedimiento de análisis de datos espectrales y geográficos que permite obtener estimados de las probabilidades a 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. Despué s de modificar las probabilidades a priori la consistencia total de la clasificación en los sitios de entrenamiento mejoró de 74,6% (clasificación tradicional de máxima verosimilitud 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 de 68,7% a 89%. La precisión de la clasificación mejoró sobre todo para las categorías de bosques que son espectralmente similares.es-AR
dc.format
dc.languagespa
dc.publisherRecursos Naturales y Ambientees-AR
dc.relationhttp://bco.catie.ac.cr:8087/portal-revistas/index.php/RRNA/article/view/723/877
dc.rightsCopyright (c) 2017 Recursos Naturales y Ambientees-AR
dc.sourceRecursos Naturales y Ambiente; No 34 (2001)es-AR
dc.source1659-1216
dc.subjectTELEDETECCIÓN, ESPECTROMETRÍA; CUBIERTA VEGETAL; ANÁLISIS ESTADÍSTICO; COSTA RICAes-AR
dc.titleDiscriminación de diferentes tipos de bosque tropical mediante imágenes de sat élite y datos auxiliares.es-AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeArtículo revisado por pareses-AR


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