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Discriminación de la superficie agrícola sembrada bajo labranza de conservación empleando análisis multitemporal

机译:利用多时相分析判别保护性耕作播种的农业面积

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摘要

La labranza de conservación (LC) ofrece una solución a la erosión de los suelos agrícolas, debido al intenso laboreo. En el estado de Guanajuato existen instituciones que promueven la adopción de LC y fueron estás quienes solicitaron un estudio para el ciclo primavera-verano 2010, lo que permitió obtener las primeras estadísticas sobre la superficie sembrada en LC en el corredor de El Bajío guanajuatense. Las estadísticas se generaron empleando clasificación supervisada y tres imágenes de satélite Spot 4 para diferenciar dos clases, LC y LT. La clasificación realizada discriminó LC con precisión de 92.7%. El 7.3% de error se debió principalmente a las fechas de toma de las imágenes de satélite y a la dinámica del campo agrícola. Por lo anterior, en el presente trabajo se llevó a cabo, la clasificación de una imagen de satélite Landsat 7ETM+ de toma posterior a las imágenes Spot 4. El objetivo fue mejorar la precisión de la clasificación del primer análisis mediante un análisis multi-temporal. La precisión de ambas clasificaciones se evaluó y comparó empleando la matriz de error y el índice kappa y se contrastaron los resultados empleando un análisis de matriz cruzada. La clasificación de la imagen Landsat 7ETM+, obtuvo una precisión de 96.3% para LC y 97.4% para LT, mayores a las precisiones logradas para las imágenes SPOT 4; sin embargo, la superficie analizada fue 83.6% de la analizada en las imágenes SPOT 4. La combinación de los resultados de ambas clasificaciones logró una precisión de 93.2 y 95.3% para LC y LT respectivamente.
机译:保护性耕作(LC)为密集耕作提供了解决农业土壤侵蚀的解决方案。在瓜纳华托州,有一些机构在推动LC的采用,正是这些机构要求对2010年春夏季周期进行研究,从而获得了有关ElBajíoGuanajuato走廊LC播种面积的第一份统计数据。使用监督分类和三个Spot 4卫星图像来生成统计数据,以区分LC和LT两类。分级进行的LC的区分度为92.7%。 7.3%的误差主要归因于卫星图像的日期和农田的动态。因此,在本工作中,对Spots 4影像后拍摄的Landsat 7ETM +卫星影像进行了分类,目的是通过多时相分析来提高第一次分析的分类准确性。使用误差矩阵和kappa指数对两种分类的精度进行评估和比较,并使用交叉矩阵分析对结果进行对比。 Landsat 7ETM +图像的分类对LC的精度为96.3%,对于LT的精度为97.4%,高于SPOT 4图像的精度。然而,所分析的表面是SPOT 4图像中所分析表面的83.6%,两种分类结果的组合对于LC和LT分别达到了93.2%和95.3%的精度。

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