Clasificación Inteligente de Cultivos de Verano en la Plataforma Google Earth Engine
Palabras clave:
sistemas de monitoreo, imágenes satelitales, agricultura, aprendizaje de máquinaResumen
El monitoreo espacial de zonas agrícolas es de fundamental importancia para la toma de decisiones económicas, sociales y políticas. El objetivo de este trabajo es obtener un modelo de clasificación supervisada de cultivos de verano mediante técnicas de aprendizaje de máquina a partir del uso de imágenes multiespectrales. La región elegida es el centro-sur del sistema de Ventania, en el sudoeste de la provincia de Buenos Aires, Argentina. Para la implementación del modelo basado en Random Forest (RF) se utilizó información de bandas e índices espectrales obtenidos a partir de imágenes Sentinel 2 en la plataforma Google Earth Engine (GEE). En el modelo obtenido la precisión global supera el 94%, donde se pudo discernir con una gran fiabilidad los cultivos de maíz, sorgo, girasol y pastizales. Estos resultados iniciales demuestran ser una valiosa herramienta para la gestión agrícola y la implementación de GEE facilitó la automatización de todo el proceso, reduciendo los tiempos de trabajo.
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Derechos de autor 2023 Federico Javier Beron de la Puente, Natalia Revollo, Verónica Gil
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