Figura 10. Diagrama de flujo para procesos de clasificación

Figura 10. Diagrama de flujo para procesos de clasificación Fuente: Facultad de Ciencias Forestales UNSE (2019)

2.1.6. Evaluación de clasificación supervisada

De acuerdo a Sánchez (2016), la matriz confusión se elabora dividiendo a una imagen de satélite en un número determinado de celdas clasificadas en varias clases. En las columnas se organizan las clases reales y en las filas las unidades cartográficas. Los elementos que se muestran en la diagonal indican el número de clasificaciones realizadas correctamente y los que se muestran en el exterior representan migraciones o fugas.

De acuerdo a la NASA (2018), para poder evaluar la precisión de una clasificación es necesario generar una matriz de error, donde se determina el porcentaje de precisión, de acuerdo a la siguiente formula:

PP=TPRC/TPRV*100

PP: Porcentaje de Precisión TPRC: Total de puntos de referencia (correctos) TPRV: Total de puntos de referencia (verdaderos)

2.1.7. Análisis Multitemporal

El análisis multitemporal consiste en efectuar procesos que permiten concluir sobre los cambios espaciales presentados en un sitio determinado (Medina, 2015). El objetivo de un análisis multitemporal es mostrar modificaciones en la cobertura de un área de estudio entre dos o más periodos (De la Cruz, 2016).

La consolidación de imágenes asociadas a una misma superficie, tomadas de diferentes periodos, es efectuada mediante registros multitemporales de las imágenes, obteniendo un punto fijo de una imagen en referencia a otra, donde se identifica una correlación en el área de la información radiométrica, para adquirir una sola imagen con la sumatoria de bandas espectrales (Sacristán, 2006).

De acuerdo a Sacristán (2006), existen varias metodologías para efectuar un estudio multitemporal. Sin embargo, es necesario considera 3 puntos importantes:

 La intersección de clasificaciones de imágenes de distintos periodos reduce las clasificaciones erróneas.  Una superposición de las imágenes previa a la clasificación reduce los errores de clasificación en ambos sentidos.  El resultado de las probabilidades de clasificación por separado en 2 imágenes, proporciona mejores resultados que el método de superposición, ya que existe una mejor elección de las áreas de entrenamiento en las imágenes por separado.

2.2. MARCO HISTÓRICO

A nivel mundial se han realizado varios estudios referentes al análisis de coberturas del suelo para determinar modificaciones en el tiempo, de modo que se recopiló información que se acople y sirva de guía al presente trabajo. La cual se muestra a continuación:

Martínez, Hernández, Aretaga, Oramas, y Ibangollín (2012), recopilaron información cartográfica y ortofotografías de los años 1981 y 1997 del Municipio Quemado de Güines en Cuba. Las fotografías se procesaron utilizando herramientas SIG y ejecutaron una clasificación no supervisada, donde