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A. Larrañaga et al.Sec. + Reg. Secano RegadíoFiabilidad global 0,85 0,87 0,61Kappa global 0,52 0,54 0,34Kappa por cultivoBarbecho 0,53 0,55 0,16Cereales 0,52 0,52 0,33Pradera — — —Alfalfa 0,09 0,08 0,26Habas 0,91 0,91 0,74Girasol 0,68 0,51 0,81Colza 0,29 0,29Espárrago 0,18 0,78 0,02Guisante 0,88 0,57 1,00Tabla 4. Resultados obtenidos, globales y por cultivo.siembra en septiembre suele recibir cuatro o cincocortes mientras que la alfalfa que se siembraen primavera, recibe tres o cuatro cortes duranteel verano. Esto hace que sea un cultivo muyheterogéneo por lo que la firma obtenida para laalfalfa es poco precisa y, en consecuencia, no seclasifica adecuadamente. La pradera, otra claseque presenta bastante heterogeneidad, tampocose ha clasificado bien y se confunde principalmentecon los cereales, > 70% de las praderas sehan clasificado como cereales (Tablas 4 y 5).Los cultivos mayoritarios de la zona y por lotanto los que mayor probabilidad a priori tienenson los cereales y se han clasificado adecuadamente,más del 90% se han clasificado en la claseque les correspondía. Los cultivos minoritarios,la colza, el espárrago y los guisantes, quequedan peor clasificados, se confunden con cultivosmayoritarios como los cereales y el barbecho(Tabla 5).En términos generales, los cultivos de secanose han clasificado mejor que los de regadío (Tabla4). Esto puede deberse a que (1) la muestrade cultivos de regadío era menor que la de secano,(2) el tamaño medio de las parcelas de regadíotambién era inferior a las de secano y (3) sesabe, gracias a las visitas a campo realizadas enfechas próximas a las adquisiciones de las imágenes,que en algunas de las parcelas acababande instalar recientemente la infraestructura parael riego, aunque mantenían un sistema de producciónde secano.La fecha en la que se adquieren las imágeneses vital en el resultado de la clasificación debi-Verdad campoBA Cereal PR AF HA GI CO ES GUClasificadoBA 59,78 4,13 11,63 11,48 0,11 10,83 0,00 24,39 29,51Cereal 37,58 94,82 70,93 61,45 17,91 0,00 47,60 53,52 55,06PR 0,17 0,15 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,00AF 1,19 0,20 1,29 12,56 9,47 0,00 0,00 0,00 0,00HA 0,32 0,14 0,25 0,00 54,46 0,00 0,00 0,00 0,00GI 0,23 0,03 0,00 0,00 3,62 89,17 0,00 0,00 0,00CO 0,46 0,15 8,17 0,00 12,28 0,00 52,40 0,00 0,00ES 0,27 0,34 7,73 14,51 0,00 0,00 0,00 22,08 0,00GU 0,00 0,05 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 15,43Total 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00Tabla 5. Matriz de confusión de la clasificación total (secano y regadío) en tanto por cien.86 Revista de Teledetección. ISSN: 1988-8740. 2010. 34: 77-88
Clasificación de cultivos en la zona media de Navarra mediante imágenes radar polarimétricasdo al distinto estado de desarrollo vegetativo delcultivo. Para este trabajo se han utilizado las imágenesALOS disponibles. Lamentablemente, nohabía ninguna imagen de verano por lo que sehan utilizado solo imágenes de primavera.Los cultivos de verano, no se deberían de haberincluido en la clasificación debido a que lasfechas de adquisición de estas imágenes no sonadecuadas para tal fin. No se disponía de ningunaotra imagen adquirida en fechas más adecuadaspara clasificar los cultivos de verano.En el caso del girasol, es importante mencionarque en Navarra, el grueso de las siembras serealiza a finales del mes de abril y a principiosde mayo (fuente: ITG Agrícola). Por lo tanto, hayque interpretar con cuidado los resultados obtenidospara esta clase, dado que en marzo y mayose habrá observado el suelo desnudo y no elcultivo en sí. En definitiva, es importante conocerel ciclo productivo de todos estos cultivospara interpretar los resultados adecuadamente.Aún conociendo todas las limitaciones que seacaban de mencionar, el resultado final obtenidoha sido bueno. El índice Kappa global de0,52, corresponde a una calidad buena (Kappa> 0,4) según la categorización propuesta porLandis y Koch (1977) y la fiabilidad global indicaque un 85% de las parcelas se han clasificadocorrectamente.unido en una única clase. Este hecho sueleser también habitual en clasificacionesbasadas en imágenes ópticas y se suele actuarde forma similar.— Es importante conocer el calendario o cicloproductivo de los cultivos a clasificary, a ser posible, seleccionar las imágenesen función del mismo.Las futuras líneas de trabajo son:— Incorporar al análisis imágenes de fechasmás adecuadas para clasificar los cultivosde verano.— Estudiar clasificadores más específicos declasificación a nivel de objeto y para imágenesmultitemporales (función discriminantey random forests).— Analizar distintos tipos de imágenes radar(distintas bandas, ángulos de incidencia yfechas) y ver cuales son los más adecuadospara este tipo de clasificación.AGRADECIMIENTOSEste trabajo ha sido realizado gracias a lafinanciación por el Ministerio de Ciencia e Innovacióndel Subprograma Torres Quevedo, alFondo Social Europeo y al Proyecto CGL2007-63453/HID del Plan Nacional de I+D+i.CONCLUSIONESLas principales conclusiones de este trabajo son:— La clasificación se ha llevado a cabo utilizandoclasificadores convencionales ylos resultados obtenidos han sido satisfactorios(Kappa global, 0,52) y similares alos obtenidos en otros estudios que utilizanel mismo tipo de clasificador (Rodrigueset al., 2003).— Es interesante realizar un análisis previode todas las bandas generadas y seleccionarlas más importantes, ya que se puedenobtener resultados similares con menorcoste computacional.— El trigo, avena y cebada se confunden muchodebido a que la época en la que se hancaptado las imágenes, el desarrollo vegetativode estos cultivos es muy parecido.Es por eso que estos tres cultivos se hanREFERENCIASALBERGA, A. 2007. A study of land cover classificationusing polarimetric SAR parameters. InternationalJournal of Remote Sensing, 28(17): 3851-3870.CLOUDE, S. R., & POTTIER, E. 1996. A review oftarget decomposition theorems in radar polarimetry.IEEE Transactions Geoscience and RemoteSensing, 34(2): 498-518.CLOUDE, S. R., & POTTIER, E. 1997. An entropybased classification scheme for land applicationsof polarimetric SARs. IEEE Transactions Geoscienceand Remote Sensing, 35(2): 68-78.DONG, Y., MILNE, A. K., & FORSTER, B. C. 2001.Segmentation and classification of vegetated areasusing polarimetric SAR image data. IEEE Trans.Geoscience and Remote Sensing, 39(2): 321-329.FREEMAN, A., & DURDEN, S. L. 1992. A threecomponent scattering model to describe polarimetricSAR data. Proc. SPIE, Radar Polarimetry,1748: 213-225.Revista de Teledetección. ISSN: 1988-8740. 2010. 34: 77-88 87
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