Mapeo de cultivos agrícolas en Córdoba: una comparación del desempeño de tres algoritmos de clasificación

Abstract

El uso de sensores remotos permite el mapeo y monitoreo de cultivos en grandes superficies. La capacidad de identificación por especie y en tiempo casi real es deseable. En el presente trabajo se describe el uso práctico de la teledetección en el mapeo de cultivos. El objetivo del estudio fue comparar el desempeño de los algoritmos de clasificación Máxima Verosimilitud, Support Vector Machine, Random Forest, y analizar el efecto de la naturaleza y número de clases a entrar en los modelos. Los resultados manifiestan la posibilidad de mapear la diversidad de coberturas agrícolas presentes, con anterioridad a la finalización de sus ciclos. Las mejores índices de precisión se alcanzaron al utilizar grupos de entrenamiento-validación, cuyas clases representaban los estadios fenológicos de cada cultivo. Se respalda la conveniencia del algoritmo de Máxima Verosimilitud, el cual alcanzo excelentes resultados, fue de ejecución simple y de bajo costo computacional.