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Figura 3.20 Diagrama metodológico para determinación de firma espectral de Joyapa
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las muestras de campo se dividieron unas para entrenamiento y la diferencia se reservó para la validación. El proceso propuesto se detalla en la figura 3.20.
Figura 3.20 Diagrama metodológico para determinación de firma espectral de Joyapa.
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3.3.2.1 Diseño Experimental
La clasificación de una imagen multi-espectral es en gran medida automatizada. El proceso de entrenamiento requiere de una gran interacción entre el intérprete y la información proporcionada por la imagen. Adicionalmente, este proceso requiere de información secundaria y de un conocimiento del área geográfica en cuestión (MAE - MAGAP, 2015).
3.3.2.2 Tamaño de la muestra
El tamaño de la muestra suele ser inexacto ya que su cálculo depende de la exactitud y el área de las clases y esta información suele estimarse para alcanzar valores por aproximación, (ONU-REDD+, 2016).
(��=��W��S��)2 [��(��)]2+(
1 ��)��=��W������
2 (��=��W��S��)2 ��(��) )2 3-1
Donde:
n = tamaño de la muestra
S(O) = Error estándar esperado de la exactitud general esperada. Wi = Proporción de área cartografiada de la clase Si = desviación estándar de la clase.
En base de las consideraciones propuestos por ONU-REDD+ (2016) se adaptaron las siguientes observaciones:
