Clasificación supervisada de imágenes de satélite

Flujo de trabajo

1. Prepara la imagen: bandas L2A recortadas a tu zona y a la misma resolución, agrupadas en un conjunto de bandas.
2. Define las clases: agua, urbano, cultivo, forestal, suelo desnudo…
3. Dibuja áreas de entrenamiento (ROI): varios polígonos por clase, repartidos por toda la imagen y bien homogéneos.
4. Elige el algoritmo: Random Forest suele dar buenos resultados. Máxima verosimilitud o distancia mínima son más simples.
5. Clasifica y revisa visualmente el resultado sobre la ortofoto.
6. Valida con puntos independientes de los de entrenamiento: matriz de confusión y precisión global.

Consejos

• Añadir el NDVI como banda extra mejora la separación de vegetación.
• Una imagen de verano y otra de invierno separan mejor cultivos y vegetación perenne.
• Elimina los píxeles sueltos con un filtro de mayoría (sieve) antes de poligonizar.