| Popis: |
El presente artículo muestra los cambios de cobertura de bosque en inmediaciones de los departamentos de Meta y Caquetá durante el periodo de 2003 al 2022, con el fin de identificar cual ha sido la evolución de las zonas de vegetación y por medio de clasificación supervisada y el método random forest, el cual se encuentra dentro de los algoritmos de machine learning, debido a sus grandes capacidades de clasificación. Para el desarrollo de dicha investigación, se utilizan dos imágenes satelitales de la constelación satelital Landsat una correspondiente al año 2003 y la otra al año 2022, los cuales son de descarga gratuita por medio de la página web del Servicio Geológico de los Estados Unidos. Por medio de algebra de mapas y correctas prácticas de preprocesamiento y post-procesamiento de imágenes, estas se corrigen para posteriormente crear muestras de entrenamiento, las cuales tienen como fin alimentar al algoritmo y así obtener una clasificación de coberturas confiable. El resultado final arroja una precisión general del 93% y un coeficiente Kappa de 0.89, obteniendo así que del área analizada, el departamento del Meta es el que presenta mayor conservación de bosque, al contrario del departamento del Guaviare el cual arroja el área de mayor deforestación. This article shows the changes in forest cover in part of the departments of Meta and Caquetá during the period from 2003 to 2022, in order to identify what has been the evolution of the vegetation zones and through supervised classification and the random forest method, which is within the machine learning algorithms, due to its great classification capabilities. For the development of this research, two satellite images of the Landsat satellite constellation are used, one corresponding to the year 2003 and the other to the year 2022, which are free to download through the website of the United States Geological Survey. Using map algebra and correct image pre-processing and post-processing practices, these are corrected to later create training samples, which are intended to feed the algorithm and thus obtain a reliable coverage classification. The final result shows a general precision of 93% and a Kappa coefficient of 0.89, thus obtaining that of the analyzed area, the department of Meta is the one with the highest forest conservation, contrary to the department of Guaviare, which shows the area with the highest deforestation. Especialización |
