Resumen

Este artículo presenta una nueva alternativa de recurso de datos, mediante la aplicación de los métodos propuestos de Análisis de Componentes Principales (ACP) o de Transformación Wavelet Discreta (DWT) sobre las imágenes de polarización VV y VH del satélite radar Sentinel-1, con el objetivo de una mejor clasificación de los datos. La zona de estudio se refiere al emplazamiento de Houareb, situado en la ciudad de Kairouan, en el centro de Túnez. Además de los datos de Sentinel-1, se utilizaron datos reales sobre el terreno y el criterio de la distancia mínima euclidiana (EMD) para la clasificación y la validación. En este estudio se han propuesto descriptores energéticos para las clasificaciones. Se utilizó la validación cruzada para evaluar los resultados de la clasificación. El mejor resultado de clasificación se obtuvo utilizando el método DWT aplicado sobre las imágenes VH y VV con una Precisión Global (OA) de 0,671 y 0,548, respectivamente, frente a un valor OA de 0,371 y de 0,449 cuando se aplicaron el método PCA y el clasificador de Distancia Mínima (MDist) sobre la polarización dual (VV; VH), respectivamente. La transformación DWT proporciona el Coeficiente de Precisión Kappa (KPC) más alto, de 0,8.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:mayor coeficiente de precisión kappa, transformación wavelet discreta, distancia mínima euclidiana, análisis de componentes principales, satélite radar sentinel-1, imágenes de polarización vh, mejor resultado de clasificación, datos reales de campo, clasificación, validación cruzada
• Keywords:highest kappa precision coefficient, discrete wavelet transformation, euclidian minimum distance, principal components analysis, sentinel-1 radar satellite, vh polarization images, best classification result, field truth data, classification, cross validation