Monitoreo Land Cover en el Parque Nacional Nahuelbuta
La herramienta implementada y validada mediante aproximadamente 1500 puntos de control (80% para entrenamiento y un 20% para validación)* para el Parque Nacional Nahuelbuta, logra alcanzar mediante técnicas de árboles de decisión, una precisión global superior al 87% en la clasificación de Objetos de Conservación del Parque. Se usó un conjunto de 51 variables predictivas, y el algoritmo Random Forest (RF) para las labores de clasificación digital. Las variables se pueden separar en cuatro grupos:
Variables fenológicas (3)
Composiciones estacionales de NDVI (12)*
Variables texturales (3)
Variables topográficas (3)
Variables de bandas espectrales originales (30)*
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