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A. Larrañaga et al.100Marzo regadío806040200100σ° HH σ° HV σ° VV Span σ° HV /σ° VV σ° RR /σ° RL ρ (HHVV) Fase (HH-VV) H α AMarzo secano806040200100σ° HH σ° HV σ° VV Span σ° HV /σ° VV σ° RR /σ° RL ρ (HHVV) Fase (HH-VV) H α AMayo regadío806040200σ° HH σ° HV σ° VV Span σ° HV /σ° VV σ° RR /σ° RL ρ (HHVV) Fase (HH-VV) H α A100Mayo secano806040200σ° HH σ° HV σ° VV Span σ° HV /σ° VV σ° RR /σ° RL ρ (HHVV) Fase (HH-VV) H α ABarbecho Cebada Trigo Avena Pradera Alfalfa HabasGirasol Colza Espárrago GuisanteFigura 6. Análisis de signaturas, los valores de los distintos parámetros están normalizados.84 Revista de Teledetección. ISSN: 1988-8740. 2010. 34: 77-88
Clasificación de cultivos en la zona media de Navarra mediante imágenes radar polarimétricasσ° HHσ° HVσ° VVσ° HHσ° HVσ° VVHαA0,60,50,40,30,20,10,0SpanHαA0,60,50,40,30,20,10,0Spanφ (HH-VV)σ° HV /σ° VVφ (HH-VV)σ° HV /σ° VV|ρ (HHVV) | σ° RR /σ° RL|ρ (HHVV) | σ° RR /σ° RLFigura 7. Separabilidad de las bandas de las imágenes de marzo (izquierda) y mayo (derecha). Las líneas continuas representanlos cultivos de secano mientras que las discontinuas los de regadío.χ cultivo1 – χ cultivo2Separabilidad = —————————σ cultivo1 – σ cultivo2donde, χ representa el valor medio para cada clasede un determinado parámetro y σ su desviacióntípica (Lee et al., 2001). En las siguientesfiguras, se representa la separabilidad media decada banda para los cultivos de secano y regadío,y para cada imagen.En general (excepto para valores de sigma depolarizaciones cruzadas), los cultivos de regadíopresentan mayor separabilidad que los de secano(Fig. 7). Las bandas que mayor separabilidadpresentan, tanto en secano como en regadíoson: H, α, |ρ HHVV |, σ° HV /σ° VV y σ° RR /σ° RL .Una vez analizadas las signaturas, las matricesde correlación y la separabilidad, se ha decididoseleccionar las siguientes bandas para clasificarlos cultivos: σ° HH , σ° HV , α, |ρ HHVV |,σ° HV /σ° VV y σ° RR /σ° RL .Varios autores (Alberga, 2007; Quegan et al.,2003; Dong et al., 2001) han observado que laclasificación por parcela da mejores resultadosque la clasificación por píxel. En este trabajo, seha realizado una segmentación utilizando comoobjetos las parcelas agrícolas obtenidas del SIG-PAC correspondiente a la zona de estudio. Posteriormente,a cada una de las parcelas se les haasignado el valor medio de sus píxeles en cadauna de las bandas.Clasificación supervisadaRodrigues et al. (2003) ya demostraron quelas clasificaciones supervisadas daban mejoresresultados que las no supervisadas. Por lo tantoen este trabajo se ha empleado el algoritmo declasificación supervisada de máxima verosimilitud.Este clasificador permite asignar cada objeto(en este caso parcela) a una determinada clasesegún una función de probabilidad.Previamente al proceso de clasificación se hanasignado probabilidades a priori (o peso) a cadauno de los cultivos a clasificar. Estas probabilidadesse han obtenido a partir de los datos deCoyuntura Agraria 2007. Esta asignación ayudaa discriminar mejor entre aquellos cultivos conrespuesta similar ya que desplaza a un lado u otrolas distribuciones de probabilidad en función delvalor de probabilidad «a priori» asignado.El resultado de la clasificación ha consistidoen la asignación de cada parcela a una determinadaclase asociándose además el valor de tipicalidadcon que ha sido asignada. Este valor permiteconocer el grado de fiabilidad de pertenenciaa esa clase. Así, tipicalidades altas indican probabilidadde pertenencia a esa clase elevada y viceversa.Análisis de resultadosSe calcula la matriz de confusión, el índiceKappa global y de cada cultivo (Tablas 4 y 5).La colza, no se cultiva en los campos de regadío,por eso aparece en gris en la Tabla 4. La alfalfatanto de secano como de regadío no se haclasificado correctamente. Esto puede debersea que se disponía de poca muestra de este cultivoy además la alfalfa, suele recibir varios cortesa lo largo de su ciclo productivo. En esta zonade estudio en concreto, la alfalfa que seRevista de Teledetección. ISSN: 1988-8740. 2010. 34: 77-88 85
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