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Chilean Journal of Agricultural Research
Instituto de Investigaciones Agropecuarias, INIA
ISSN: 0718-5820
EISSN: 0718-5839
Vol. 69, No. 3, 2009, pp. 400-405
Bioline Code: cj09048
Full paper language: English
Document type: Research Article
Document available free of charge

Chilean Journal of Agricultural Research, Vol. 69, No. 3, 2009, pp. 400-405

 en Algorithms of Expert Classification Applied in Quickbird Satellite Images for Land Use Mapping
Perea, Alberto Jesús; Meroño, José Emilio & Aguilera, María Jesús


The objective of this paper was the development of a methodology for the classification of digital aerial images, which, with the aid of object-based classification and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), can quantify agricultural areas, by using algorithms of expert classification, with the aim of improving the final results of thematic classifications. QuickBird satellite images and data of 2532 plots in Hinojosa del Duque, Spain, were used to validate the different classifications, obtaining an overall classification accuracy of 91.9% and an excellent Kappa statistic (87.6%) for the algorithm of expert classification.

expert classification, vegetation index, land cover, object-based classification

 es Algoritmos de Clasificación Experta Aplicados en Imágenes Satelitales Quickbird para el Mapeo de la Cobertura de la Tierra
Perea, Alberto Jesús; Meroño, José Emilio & Aguilera, María Jesús


El objetivo del presente trabajo fue poner a punto una metodología de clasificación de imágenes de satélite, que auxiliada por la clasificación orientada a objetos y el índice de vegetación de diferencia normalizada (normalized difference vegetation index, NDVI), permita cuantificar las áreas agrícolas de la región utilizando algoritmos de clasificación experta, con vistas a mejorar los resultados finales de las clasificaciones temáticas. Se utilizaron imágenes satelitales Quickbird y datos de 2532 parcelas en Hinojosa del Duque, España, para validar las clasificaciones, consiguiendo una precisión total del 91,9% y un excelente estadístico Kappa (87,6%) para el algoritmo de clasificación experta.

clasificación experta, índice de vegetación, cobertura de tierra, clasificación orientada a objetos.

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