Identificar cobertura vegetal de suelo clasificando píxeles en imágenes hiperespectrales con SVM (máquina de soporte vectorial)

Abstract

Se realizó un experimento para clasificar 4 clases de cobertura vegetal de suelo usando imágenes hiperespectrales, con 63 bandas. Se trabajó con un pixel representado por vector de 63 características (uno por banda). Se probaron nueve filtros y el análisis sin filtro. Para la clasificación se usó una máquina de soporte vectorial (SVM), con un kernel perceptor multicapa (MLP). Se obtienen precisiones aceptables mejorando muchas encontradas en la literatura [1][2]. Con este trabajo, se demuestra que es mejor usar imágenes hiperespectrales que las comúnmente usadas. Los resultados sugieren que es necesario emplear otras técnicas o preproceso para mejorar las clasificaciones en este tipo de imágenes.