Presentación de MSc. Sara Michelle Catalán Armas, Jefa de Sistemas de Información Forestal del Instituto Nacional de Bosques de Guatemala, en el marco de los acuerdos de la EMSA para la creación de diálogos técnicos sobre las experiencias en los Sistemas Nacionales de Monitoreo de Bosques.

1. MSc. Sara Michelle Catalán Armas
Jefa de Sistemas de Información Forestal
Instituto Nacional de Bosques
En el Marco del Grupo Interinstitucional de Monitoreo de los Bosques y Uso de la Tierra
WEBINAR
Procesamiento y clasificación de imágenes:
Segmentos vs. Pixeles
Experiencia de Guatemala Mapa Forestal
por Tipos y Subtipos de Bosques, 2012
Guatemala , mayo 2016

2. Mapa clases de referencia (muestras): Clasificación por
pixel (desarrollo de un Model Builder)
Definición de 21 Clases: Mapa de Tipos y Subtipos
de Bosque
Segmentación: asociación de segmentos de
imagen por su similitud espectral
Clasificación Supervisada: Model Builder
Edición manual de los segmentos
Transformación de los segmentos a pixel
METODOLOGÍA

3. Segmentos/Píxeles
Descripción:
En Guatemala la primera parte del proceso es una clasificación por pixel
que se basa en muestras de las clases de referencia y lo que se hace al
final es asociar por mayoría los pixeles a cada segmento.
Es decir; es un proceso de clasificación por pixel que usa segmentos al
final para generalizar las clasificación y sobre este resultado se llevó a
cabo la edición manual.

4. ANTECEDENTES
Segmentos de una imagen RE con las medidas
seleccionadas como más adecuadas.
Segmentos/Píxeles
Window width Weight mean factor Weight variance
factor
Similarity
tolerance
5 3 3 25
9 6 6 50
13 9 9 100
5 9 3 50

5. Pros y contras
Pros:
 La edición manual para corregir segmentos mal clasificados en
la herramienta automatizada de Model Builder (Arc GIS 10.x)
fue más fácil de manipular que los pixeles (ERDAS)
 Se trabaja directamente visualizando la imagen RE para tener
un mejor control de los cambios
 Guatemala cuenta con un buen número de datos de
información secundaria que apoya el trabajo de clasificación y
validación
Contras:
 El paso de segmento a pixel clasificado creo una serie de
artefactos que hubo que corregir y con ello se tuvo que
invertir tiempo en esto

6. ERDAS
DESPUÉS (RASTER)

8. Herramientas y Software
 Generación de Segmentos: IDRISI Selva
 Clasificación por píxel y generalización de la
clasificación usando los segmentos:
Herramienta automatizada de Model
Builder/ArcGIS 9.3 y 10.x
 Edición Manual: ArcGIS 9.3 y 10.x
 Corrección de “artefactos”: ERDAS
 Edición de mapa final ERDAS/ArcGIS 10.x

9. GRACIAS
POR SU
ATENCIÓN