PRINCIPALES

reducir las pequeñas agrupaciones de píxeles que pueden generar pequeños polígonos, los cuales no son de utilidad para el producto final.

Con el fin de tener mejor claridad de la imagen, se vuelve a hacer un suavizado de límites a cada una de las bandas de la imagen,

Con ayuda de la herramienta “Composite bands” se hace la composición de las bandas nuevamente para obtener el resultado del filtro y los límites suavizados en la imagen multiespectral.

Con el fin de realzar las características de la cobertura se utiliza un análisis de componentes principales obteniendo una capa si clasificar como se muestra en la Ilustración 11.

Ilustración 11: Vista general imagen después de análisis de componentes principales.

Por último, se definen las regiones de interés que servirán como entrenamiento para el software, a fin de que el programa muestre la variedad de firmas espectrales asociadas a cada clase del mapa. Las clases que se deciden identificar en la imagen para efectos del presente trabajo son las siguientes:

• Bosque • Bosque disperso • Pastos limpios • Vegetación mixta