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dc.date.accessioned 2022-08-19T15:00:20Z
dc.date.available 2022-08-19T15:00:20Z
dc.date.issued 2021
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/140748
dc.description.abstract El valle agrícola-ganadero en la Cuenca Inferior del Río Chubut (VIRCh) tiene una extensión de 225 km2 y está situado en la Patagonia semiárida oriental argentina. Si bien este es uno de los valles más importantes de la región no existe hasta ahora información espacial completa, detallada y actualizada de sus actividades y coberturas del suelo. En este artículo avanzamos en la sistematización de este proceso y comparamos 7 métodos tradicionales de aprendizaje automático supervisado aplicados a la clasificación del uso y la cobertura del suelo a partir de imágenes satelitales de Sentinel-2 MSI y de datos adquiridos sobre el terreno. Con estos métodos obtuvimos predicciones que superan entre el 70 y 80 % de precisión en la clasificación de cultivos frutales, horticultura, terrenos construidos, arbustales, pasturas y agua. Nearest Neighbors y Decision Tree fueron los clasificadores que mostraron los mejores desempeños. El código fuente y algoritmos desarrollados están disponibles en: DOI: 10.5281/zenodo.5338597 para su libre recreación, uso y reproducibilidad. es
dc.format.extent 175-188 es
dc.language es es
dc.subject Aprendizaje Automático Supervisado, es
dc.subject Uso y Cobertura del Suelo, es
dc.subject Imágenes Satelitales Multiespectrales, es
dc.subject Valle Inferior del Río Chubut es
dc.title Metodología de clasificación automática de uso y cobertura de suelo es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.uri http://50jaiio.sadio.org.ar/pdfs/cai/CAI-25.pdf es
sedici.identifier.issn 2525-0949 es
sedici.title.subtitle Uso de métodos de aprendizaje automático y teledetección para clasificación de uso y cobertura del suelo en un valle semiárido de la Patagonia es
sedici.creator.person Trujillo-Jiménez, Magda Alexandra es
sedici.creator.person Liberoff, Ana Laura es
sedici.creator.person Pessacg, Natalia es
sedici.creator.person Pacheco, Cristian es
sedici.creator.person Flaherty, Silvia es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
sedici.date.exposure 2021-10
sedici.relation.event XIII Congreso de AgroInformática (CAI 2021) - JAIIO 50 (Modalidad virtual) es
sedici.description.peerReview peer-review es


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