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Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

JTD31Q36

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entre categorías, en conclusión representan errores <strong>de</strong> omisión y <strong>de</strong> comisión,<br />

respectivamente.<br />

Para realizar el procedimiento anterior fue necesario, utilizar un método<br />

<strong>de</strong> muestreo aleatorio estratificado. Cada estrato correspon<strong>de</strong> a cada una <strong>de</strong><br />

las clases <strong>de</strong>l mapa. De esta manera se asegura que las categorías <strong>de</strong> pequeña<br />

superficie sean muestreadas (Mas et al., 2003). Los puntos creados fueron 150,<br />

<strong>de</strong> los cuales se distribuyeron uniformemente 50 para cada una <strong>de</strong> las clases,<br />

una vez distribuidos se extrajo el valor <strong>de</strong> pixel sobre el cual se sobrepuso, para<br />

realizar la comparación <strong>de</strong> la clasificación contra la verdad terreno, la cual se<br />

realizó mediante imágenes pancromáticas Spot <strong>de</strong> alta resolución (2.5 metros),<br />

para los dos años, con los datos obtenidos se pudo realizar la matriz <strong>de</strong><br />

confusión para las dos cartografías.<br />

El coeficiente, propuesto por Jacob Cohen en 1960 (Dou et al., 2007),<br />

es un estadístico que mi<strong>de</strong> la concordancia <strong>de</strong> dos metodologías. Es utilizado<br />

para ver la similitud <strong>de</strong> dos clasificaciones <strong>de</strong> imágenes, (Li et al., 2009; Dou<br />

et al., 2007), mediante la siguiente ecuación (1):<br />

En don<strong>de</strong> r es el número <strong>de</strong> filas en la matriz; xij, número <strong>de</strong> píxeles <strong>de</strong><br />

la fila i, columna j, es <strong>de</strong>cir la diagonal mayor; xi, fila i; xj, columna j y N el<br />

total <strong>de</strong> píxeles <strong>de</strong> la matriz. El valor <strong>de</strong> coeficiente pue<strong>de</strong> variar <strong>de</strong> 0 a 1, entre<br />

más cercano este a 1, quiere <strong>de</strong>cir que la concordancia <strong>de</strong> los dos métodos es<br />

muy alta.<br />

Por lo tanto el resultado más aceptable para este tipo <strong>de</strong> clasificaciones <strong>de</strong>berá<br />

aproximarse a un umbral mayor a .75, para que el estudio sea realmente fiable.<br />

Generación <strong>de</strong> mapas <strong>de</strong> vegetación y cálculo <strong>de</strong> la diferencia<br />

entre los mapas<br />

Una vez que los mapas <strong>de</strong> coberturas y uso <strong>de</strong> suelo fueron validados, se<br />

analizaron los cambios en las coberturas <strong>de</strong> cada una <strong>de</strong> las categorías seleccionadas<br />

para los años 2004 y 2011, esto se realizó mediante el módulo Crosstab<br />

<strong>de</strong>l software Idrisi Taiga, el cual brinda una técnica comparativa para los<br />

datos cualitativos (Ej. imágenes <strong>de</strong> clases <strong>de</strong> cubierta terrestre).<br />

(1)<br />

318<br />

GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES<br />

en el contexto local y regional: tele<strong>de</strong>tección y sistemas <strong>de</strong> información geográfica

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