Evaluación De Cambios De Cobertura Con Clasificación Supervisada En La Sabana De Occidente Para Los Años 2015 – 2020.

Abstract

El objetivo principal del presente proyecto es evaluar los cambios de cobertura de la Sabana de Occidente en los años 2015 y 2020, Para lograr un estudio adecuado de la cobertura vegetal y del uso del suelo, una de las herramientas de uso actual es la implementación de sensores remotos. Dado que el volumen de información que proveen los sensores es elevado, se requiere el uso de algoritmos especiales para analizar y llegar a conclusiones acertadas y acordes con la realidad del área de estudio. Para el desarrollo del proyecto, se llevó a cabo la comparación de dos algoritmos de clasificación supervisada que fueron aplicados en la Sabana de Occidente (Facatativá, El Rosal, Madrid, Mosquera, Funza, Subachoque, Zipacón, Bojacá) en un periodo de tiempo de 5 años para observar el cambio de cobertura que han tenido estos municipios, estos fueron Random Forest y los Árboles de Clasificación de Regresión (CART). El uso de las diferentes herramientas y algoritmos permitió identificar a través de los cálculos realizados que el algoritmo Random Forest funcionó y presentó una mejor precisión para la clasificación supervisada no solo por los datos obtenidos, también se pudo demostrar estadísticamente a través de la prueba t que RF tuvo un porcentaje más alto que el algoritmo CART para la identificación de las coberturas anteriormente nombradas. ABSTRACT The main objective of this project is to evaluate the changes in the coverage of the Sabana de Occidente during the years 2015 and 2020. To achieve an adequate study of the vegetation cover and land use, one of the tools in current use is the implementation of remote sensing. Given that the volume of information provided by the sensors is high, the use of special algorithms is required to analyze and reach correct conclusions in accordance with the reality of the study area. For the development of the project, a comparison of two supervised classification algorithms that were applied in the Sabana de Occidente (Facatativá, El Rosal, Madrid, Mosquera, Funza, Subachoque, Zipacón, Bojacá) was carried out during a 5 years period to observe the change in coverage that these municipalities have had, these were Random Forest and the Regression Classification Trees (CART). The use of the different tools and algorithms made it possible to identify through the calculations performed that the Random Forest algorithm worked and presented better precision for the supervised classification not only by the data obtained, it could also be statistically demonstrated through the t test that RF had a higher percentage than the CART algorithm for the identification of the previously named coverages.