Evaluación y comparación de un modelo de clasificación geomorfométrica automática a partir de dos MDE: SRTM (90m) y ALOS PALSAR (12,5m)
Fecha
2019Autor
Director
Versión
Acceso abierto / Sarbide irekia
Tipo
Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lana
Impacto
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nodoi-noplumx
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Resumen
El objetivo a desarrollar en este trabajo es la evaluación de un modelo de clasificación geomorfométrica automática ejecutado con el algoritmo KNN (vecino más cercano) y comparado con la clasificación obtenida de un algoritmo empírico (AE) manual, ambos aplicados a dos modelos digitales de elevación (MDE) ALOS PALSAR (12,5m) y SRTM (90m). El área de trabajo corresponde a una cuenca de montaña tro ...
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El objetivo a desarrollar en este trabajo es la evaluación de un modelo de clasificación geomorfométrica automática ejecutado con el algoritmo KNN (vecino más cercano) y comparado con la clasificación obtenida de un algoritmo empírico (AE) manual, ambos aplicados a dos modelos digitales de elevación (MDE) ALOS PALSAR (12,5m) y SRTM (90m). El área de trabajo corresponde a una cuenca de montaña tropical localizada en los Andes venezolanos, con rangos de altitud ente los 150 y 5000 msnm, y una extensión de 3517 Km2. Las clasificaciones obtenidas fueron validadas con áreas de comprobación previamente fotointerpretadas encontrándose al método KNN y al MDF ALOS PALSAR (12,5m), como el mejor clasificador y MDE respectivamente, no evidenciándose ventaja alguna en la utilización de alguna zona de análisis en particular, sin embargo, se sugiere cautela con el uso de la matriz de confusión e índices derivados como método de validación debido a la generalización implícita de sus resultados. [--]
Main objective in this work is the assessment of an automatic geomorphometric classification model executed with the KNN algorithm (k nearest neighbors) and compared to the classification obtained from a manual empirical algorithm (AE), both applied over two digital elevation models (DEM) ALOS PALSAR (12.5m) and SRTM (90m). The study area is a tropical mountain catchment located in the Venezuelan ...
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Main objective in this work is the assessment of an automatic geomorphometric classification model executed with the KNN algorithm (k nearest neighbors) and compared to the classification obtained from a manual empirical algorithm (AE), both applied over two digital elevation models (DEM) ALOS PALSAR (12.5m) and SRTM (90m). The study area is a tropical mountain catchment located in the Venezuelan Andes, which ranges between 150 and 5000 m.a.s.l, and a 3517 km2 area. Classifications obtained were validated with previously photointerpreted test areas, finding the KNN method and the ALOS PALSAR DEM (12.5m), as the best classifier and DEM respectively, with not evidence of any advantage in the use of some analysis area in particular, however, caution is suggested with the use of the confusion matrix and derived indices as a validation method due to the implicit generalization of its results. [--]
Materias
Geomorfometría,
Modelos digitales de elevación,
Formas del paisaje,
Geomorphometry,
Digital elevation model,
Landform
Titulación
Máster Universitario en Sistemas de Información Geográfica y Teledetección por la Universidad Pública de Navarra /
Informazio Geografikoko Sistemetako eta Teledetekzioko Unibertsitate Masterra Nafarroako Unibertsitate Publikoan