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CLASIFICACIÓN SUPERVISADA CON QGIS

CLASIFICACIÓN SUPERVISADA CON QGIS

Ya vimos en post anteriores, en nuestra colaboración con Geoinnova, cómo descargar imágenes de satélite a partir del plugin semi-automatic classificacion e incluso cómo con este mismo plugin podíamos calcular diferentes índices de vegetación, pero ¿Cómo podemos realizar una clasificación supervisada con QGIS?

Tipos de clasificaciones con teledetección

Antes de comenzar es conveniente explicar que existen dos tipos de clasificaciones:

  • La clasificación supervisada se basa en categorizar cada pixel de una imagen ráster por medio de áreas de entrenamiento de forma que se determine el tipo de uso de suelo que hay en la imagen de satélite. Para la realización de este tipo de clasificación es necesario tener un conocimiento precio de las clases del área de estudio.
  • La clasificación no supervisada, por el contario, no se requiere una categorización de clases, la clasificación se realiza en base a probabilidad

En este post, hablaremos sobre cómo realizar una clasificación supervisada y como obtener esas áreas de entrenamiento.

INSTALAR COMPLEMENTO DE QGIS

Para comenzar con la clasificación supervisada, previamente tendremos que instalar el complemento DZETSAKA.

Recordamos que, cualquier plugin lo tenemos que instalar desde Complementos > Administrar e instalar complementos

Accediendo al menú de plugins o complementos

Dentro de esta ventana, buscaremos la herramienta DZETSAKA e instalamos

Plugin dzetsaka : Classification tool

Una vez que lo tenemos ya instalado, vamos a comenzar a organizar nuestra área de trabajo. Lo primero que haremos será sacar el complemento instalado a la zona del dock debajo del panel de capas para poder visualizarlo mejor y trabajar más cómodos. Para ello, accederemos a Complementos > DZETSAKA>Classification dock

De esta manera, tendremos la herramienta incluida debajo del panel de capas y resultará más sencillo trabajar con el plugin.

Vista general de QGIS con el plugin desplegado en el panel

CLASIFICACION SUPERVISADA

Para comenzar con la clasificación, primero tendremos que tener cargado en nuestro panel de capas la imagen de satélite a partir de la cual vamos a crear esta clasificación y una capa vectorial a partir de la que vamos a crear las áreas de entrenamiento.

En nuestro caso, vamos a trabajar con una imagen de Sentinel 2 correspondiente al mes de octubre y la capa vectorial la vamos a hacer de tipo polígono.

Una vez que tenemos ambas capas en nuestro panel de capas, comenzamos a crear las áreas de entrenamiento para lo que tendremos que editar la capa vectorial y empezaremos a generar polígonos en los diferentes usos de suelo. Es importante que cada polígono recoja pixeles con zonas homogéneas para que las clases queden bien definidas.

Definiendo zonas de entrenamiento para cubiertas de agua

Establecer clases para clasificar

A cada uso, le daremos una categoría, en este caso, estableceremos 6 clases:

  • 1: lámina de agua
  • 2: zona urbana
  • 3: cultivos
  • 4: matorral
  • 5: forestal
  • 6: Barbecho

Este campo debe ser numérico. Si lo definimos como texto o cualquier otro carácter que no sea numérico, la herramienta no funcionará.

Añadiendo atributos al polígono creado

Ejecutar la clasificación

Una vez que hemos cogido suficientes muestras (cuantas más, mejor), vamos a realizar la clasificación. Desde las opciones que nos da la herramienta (1) podemos seleccionar el tipo de clasificación que queremos hacer (2).

Vista con las distintas muestras de cubiertas tomadas para el entrenamiento del algoritmo y menú de aplicación del algoritmo

Existen varias opciones como se puede ver en la imagen.

Vista detallada del menú de selección de algoritmo

Inicialmente, el plugin DZETSAKA, está basado en el clasificador Gaussian Mixture Model y ahora es compatible con Random Forest, Support Vector Machines y K-Nearest Neighbors. Pero, directamente no se puede realizar la clasificación con estos últimos, por ello, nosotros dejaremos la clasificación Gausiana seleccionada.

Damos nombre de salida a nuestra clasificación desde la barra de herramientas de DZETSAKA y le damos a ejecutar el modelo con la opción: Perform the classification.

Damos nombre antes de ejecutar el algoritmo

Cuando se haya ejecutado el modelo, nos parecerá el ráster generado con la paleta Gris monobanda.

Vista de la clasificación en grises

Esto podremos cambiarlo desde las Propiedades de la capa ráster > Simbología

Seleccionaremos la opción valores en paleta único y escogeremos los colores con los que queramos representar cada categoría de nuestro mapa.

Cambiamos la simbología del raster generado en la clasificación

Desde aquí mismo, podemos cambiar el nombre a cada una de las clases que se habían generado previamente y le daremos el nombre que corresponde.

El resultado final será el siguiente:

Resultado de la clasificación

Poligonización en QGIS

Para ver de forma más definida el resultado podemos vectorizar la capa ráster. Esto es posible gracias a la herramienta que encontramos en la barra de herramientas

Raster> Poligonizar (ráster a vectorial)

Poligonización de la imagen ráster

Seleccionaremos nuestra capa ráster que hemos denominado como Clasificación y le daremos un nombre de salida y Ejecutamos.

Selección de parámetros de poligonización y ejecución del modelo

La capa resultante, será una capa vectorial a la que podremos cambiar la simbología desde las propiedades de la capa y poner la misma leyenda que habíamos escogido anteriormente.

Detalle de la capa vectorial

Simplificar polígonos

Si se desea simplificar los bordes de los polígonos y crear una capa con contornos más definidos y redondeados, se puede realizar a partir de dos herramientas que os incluimos aquí:

  • Vectorial> Herramienta de geometría>simplificar
  • Panel de caja de procesos> suavizar

Esperamos que te haya gustado el artículo de hoy y, si quieres, puedes hacer un comentario o compartirlo en tus redes y hacernos cualquier sugerencia para añadir otro post sobre un tema del que te gustaría aprender.

Si quieres aprender más cosas sobre GIS, teledetección y software libre puedes ver más aquí, y apuntarte a los cursos que impartimos a través de la plataforma de formación de Geoinnova.

 

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