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En este proyecto se evaluó el potencial de imágenes capturadas por Sentinel-1Ay Sentinel-2A para la generación de cartografía temática de cobertura del suelo en tres niveles de detalle: exploratorio, de reconocimiento y semi-detallado, usando el sistema de clasificación CLCc (Corine Land Cover adaptado para Colombia). Para el efecto, se aplicaron y compararon dos técnicas de clasificación digital de imágenes:(i) basado en pixeles y (ii) orientado a objetos. En los dos casos se usó el algoritmo de aprendizaje automático denominado Random Forest. La clasificación se realizó en dos zonas de estudio con diferente relieve: una de baja pendiente y otra de alta pendiente. El proyecto permitió identificar los canales de radar Sentinel-1A, las bandas Sentinel-2A y los índices multiespectrales relevantes en la categorización de coberturas.
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