Aplicación de los clasificadores neurodifusos a la estimación de áreas quemadas en imágenes de satélite de distinta resolución

Resumen

En esta tesis se presenta un análisis comparativo de la calidad del producto temático ¿área quemada¿ que se obtiene a partir de imágenes de satélite de diferente resolución espacial (alta, moderada, media y baja). Para la obtención de los mapas de áreas quemadas de las diferentes imágenes se construyó un clasificador neuro difuso a nivel de píxel. A continuación se sintetizan los objetivos concretos desarrollados en este trabajo: 1. Selección de una muestra representativa de zonas que incluyan áreas quemadas de diferentes extensiones. 2. Construcción de un sistema de clasificación para la identificación de áreas quemadas a nivel de píxel utilizando un modelo neuro difuso. 3. Clasificación de las diferentes escenas seleccionadas, generando los correspondientes mapas temáticos de áreas quemadas y estimando las superficies de las diferentes áreas quemadas en todas las zonas de la muestra para las diferentes imágenes. 4. Evaluación de la exactitud de las estimaciones de área quemada, con el cálculo de los errores relativos medios de tales estimaciones así como sus incertidumbres, y de las matrices de error correspondientes y los índices derivados de las mismas. 5. Análisis de la distribución de los errores de las estimaciones de área quemada frente a la resolución espacial y construcción de un modelo empírico del error y de sus componentes, así como de las incertidumbres frente a la resolución espacial. 6. Evaluación de las capacidades potenciales de las diferentes imágenes con especial atención a las imágenes de baja resolución espacial para las estimaciones de áreas quemadas pequeñas y dispersas, y establecimiento de un umbral mínimo de tamaño de área quemada que se pueda detectar sobre una imagen con un margen de error aceptable.