Resumen de Modelo de clasificación espacial de textura aplicada a unidades de vegetación

Hugo Lárraga Altamirano, A. M. Piedad Rubio, D.R. Hernández López, E.H. Guerrero Durán

• español

  La actividad agrícola en la región de la Huasteca Potosina del estado de San Luis Potosí, se enfoca mayormente a la producción de caña de azúcar. Los índices de rendimiento nacionales de producción/hectárea han presentado fluctuaciones con remarcados altibajos, razón por la cual, los productores cañeros afirman que es necesario el uso de herramientas tecnológicas para administrar con mayor acierto el campo.

  El presente documento presenta una propuesta que tiene como objetivo la clasificación de unidades de vegetación (en este caso la caña de azúcar) a través de métodos estadísticos y bandas de textura extraídas de un ortomosaico multiespectral; integrando el uso de sistemas de información geoespacial, operaciones de teledetección, fotogrametría y, sobre todo, técnicas de procesamiento para imágenes multiespectrales.

  Para la clasificación de imágenes se propone una serie de etapas, las cuales abarcan la adquisición de imágenes multiespectrales por medio de vehículos no tripulados, el procesamiento de imágenes georreferenciadas para la construcción de ortomosaicos y cálculos de índices de vegetación, la clasificación supervisada de la imagen por métodos estadísticos multivariados, la creación de imágenes de textura obtenidas de la matriz de co-ocurrencia. El resultado de la clasificación es diferenciar el cultivo del suelo natural y otro tipo de vegetación para monitorear con mayor precisión el desarrollo de la siembra y el aprovechamiento óptimo de los recursos.

• English

  The agricultural activity in the region of Huasteca Potosina of the state of San Luis Potosí, focuses mainly on the production of sugarcane. National production yields / hectare have presented fluctuations with high and low ups and downs, which is why sugarcane producers affirm that it is necessary to use technological tools to manage the field with greater success.

  This document presents a proposal that aims to classify vegetation units (in this case, sugarcane) through statistical methods and texture bands extracted from a multispectral orthomosaic; integrating the use of geospatial information systems, remote sensing operations, photogrammetry and, above all, processing techniques for multispectral images.

  For the classification of images, a series of stages are proposed, which include the acquisition of multispectral images by means of unmanned vehicles, the processing of georeferenced images for the construction of orthomosaics and calculations of vegetation indices, the supervised classification of the image by multivariate statistical methods, the creation of texture images obtained from the co-occurrence matrix. The result of the classification is to differentiate the cultivation of natural soil and other vegetation to more accurately monitor the development of planting and the optimal use of resources.