Revista de Geografía y Desastres Naturales
Acceso abierto

abstracto

Evaluación de imágenes IRS1D-LISS-III y Landsat 8-OLI para el mapeo en el bosque ribereño marrón, Irán

Firoozynejad M y Torahi AA

Para comparar el mapeo de los datos IRS1D-LISSIII y Landsat 8-OLI en el bosque ribereño de Maroon Behbahan de Irán, la pequeña ventana de imágenes pancromáticas y multiespectrales de los datos de los satélites IRS1D-LISSIII y Landsat 8-OLI se han seleccionado en el bosque ribereño de Maroon. Se ha comprobado la calidad de los datos y el error radiométrico. Utilizando 25 puntos de control terrestre, se implementó la corrección geométrica, cuya precisión fue inferior a 5,0 píxeles. La clasificación de las imágenes se ha realizado mediante un método supervisado utilizando algoritmos de Máxima Verosimilitud y SVM para siete clases en las bandas originales. Además, se ha empleado el Método Jeffreys-Matusita para probar la separabilidad de las clases. Teniendo en cuenta los resultados, se puede concluir que los datos IRS1D-LISS-III y Landsat 8-OLI tienen la capacidad adecuada para mapear el bosque ribereño cimarrón, así como la clasificación del bosque para separar el uso de la tierra. La precisión general de la clasificación obtenida por imágenes OLI y usando el algoritmo SVM en las bandas originales fue 92/95. Además, el coeficiente kappa fue 0/85 por ciento, que fue el mejor resultado. En general, se debe notificar que, según el estudio presentado, el sensor OLI puede considerarse un método más preciso que el LISS Ш con el fin de cartografiar los bosques ribereños cimarrones.