Escalas de segmentación de imágenes sentinel-2 basados en datos orientados a objetos de la cobertura del suelo en el distrito de las Piedras - Madre de Dios, periodo 2022

Abstract

El mapeo y monitoreo de la cobertura terrestre es crucial en la Amazonia, y la teledetección se utiliza ampliamente para lograr la tarea. Las imágenes mejoradas de resolución moderada Sentinel-2A (10 m), en lugar de imágenes de satélite comerciales, permiten realizar mapeos con poco o ningún costo. Considerando esto, el objetivo del estudio es determinar la escala de segmentación de imágenes sentinel-2 basados en datos orientados a objetos de la cobertura del suelo en el distrito de Las Piedras, Tambopata – Madre de Dios en el periodo 2022 Usando AIBO, se implementó la segmentación mediante el módulo Feature Extraction de ENVI. Se genero una segmentación por nivel de escala (10, 20, 30, 40, 50, 60 y 70) y fusión de 90, considerando datos de forma y compacidad. Los datos S2 proporcionaron una extracción aceptable para las categorías propuestas. Sin embargo, con una precisión general del 79,90% y kappa de 0,756 el nivel de escala 60 y fusión 90 fue la más eficaz a la hora de extraer áreas de clasificación. La homogeneidad espectral por segmentos aumento la separación entre clases y precisión de la clasificación.