Principal component analysis applied to remote sensing

Javier Estornell, Jesus M. Martí-Gavilá, M. Teresa Sebastiá, Jesus Mengual

Resumen

El objetivo principal de este artículo es mostrar una aplicación del análisis de componentes principales (PCA) que se utiliza en dos grados de la ciencia. En particular, se utilizó el análisis de PCA para obtener información de la cobertura del suelo a partir de imágenes de satélite. Tres imágenes Landsat fueron seleccionadas a partir de dos áreas que se encuentran en los municipios de Gandia y Vallat, ambos en la provincia de Valencia (España). En la primera área de estudio, se utilizó una sola imagen Landsat del año 2005. En la segunda área de estudio, se utilizaron dos imágenes Landsat tomadas en los años 1994 y 2000 para analizar los cambios más significativos en la cobertura de la tierra. Según los resultados, el segundo componente principal de la imagen de área Gandia permitió la detección de la presencia de vegetación. El mismo componente en el área de Vallat permitió detectar un área forestal afectada por un incendio forestal. En consecuencia, en este estudio se confirmó la viabilidad del uso de PCA en teledetección para extraer la información territorial.

Palabras clave

ACP; Información territorial; Teledetección; Landsat

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Referencias

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1. The utilization of Depth Invariant Index and Principle Component Analysis for mapping seagrass ecosystem of Kotok Island and Karang Bongkok, Indonesia
Agnestesya Manuputty, Jonson Lumban Gaol, Syamsul Bahri Agus, I Wayan Nurjaya
IOP Conference Series: Earth and Environmental Science  vol: 54  primera página: 012083  año: 2017  
doi: 10.1088/1755-1315/54/1/012083



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