Excelente curso, muy elocuente y organizado, la narración y descripción técnica clara y explicita, muchas felicidades por apoyar a la comunidad geográfica y cartográfica. saludos desde México.
Muy buena información. Tengo una pregunta, al realizar una clasificación supervisada, defino diferentes usos de suelo y obtengo una clasificación, mi pregunta es: con esa clasificación que realicé, puedo reagrupar dichos usos para generar una nueva clasificación más general, pero partiendo siempre de una clasificación más detallada realizada con anterioridad? Qué debo hacer para que por ejemplo cultivo 1 y cultivo 2 de la clasificación supervisada que realicé, el programa comprenda que forman parte del uso de suelo Cultivo? Espero haber sido claro. Muchas gracias
Hola, sí que has sido claro. No se puede hacer una reclasificación ni reagrupación de una imagen clasificada. La solución sería hacer esa clasificación más general directamente sobre la imagen original. Gracias a ti 🙂
Hola buenos días, enhorabuena y muchas gracias por este curso que nos ha abierto a las enormes posibilidades de las imágenes Sentinel y en general de la teledetección satelital. Y una pregunte, por favor: ¿qué índices espectrales serían los más útiles para estudiar los impactos del cambio climático, tanto en las superficies terrestres como en las áreas marinas? Muchas gracias
Existen multitud de índices espectrales desarrollados en la observación de la Tierra, pero dependerá de los fenómenos que se quieran monitorizar serán más de utidad unos frente a otros. Sobre tierra los más típicos son los de vegatación (NDVI) y de agua (NDWI), pero existen muchos más. Sobre el medio marino no estamos en condiciones de hacer ninguna sugerencia puesto que las competencias del IGN son sobre superficies emergidas. De todas formas, puedes acceder a los servicios territorio (land.copernicus.eu/), marino (marine.copernicus.eu/) e incluso de cambio climático (climate.copernicus.eu/) de Copernicus, donde puedes encontrar muchísimos datos útiles para los análisis, incluyendo índices a derivados de imágenes satelitales a escala global. Un saludo
Hola. Necesitaríamos que especificaras un poco más en el tipo de problema que tienes, para saber qué te puede estar sucediendo. Asegúrate que las muestras que coges para cada clase representan correctamente la clase que quieres definir, para no obtener píxeles clasificados erróneamente. Esperamos haberte ayudado. Un saludo 🙂
Hola Bárbara, sin saber cómo realizas todos los pasos es complicado saber que puede suceder. Asegúrate de coger bien las muestras y de comprobar que todos los Vector Data tienen, al menos, una muestra. Si coges todo correctamente te debería aparecer una imagen clasificada.
![[UNCUT] บอสพอล แผลงฤทธิ์ บอสพระ-นักร้อง ก. โดนแฉยับ! I คนดังนั่งเคลียร์ I 21 ต.ค. 67](http://i.ytimg.com/vi/XKf6HeftoPI/mqdefault.jpg)
Excelente curso, muy elocuente y organizado, la narración y descripción técnica clara y explicita, muchas felicidades por apoyar a la comunidad geográfica y cartográfica. saludos desde México.
Muchas gracias por tu comentario Alberto 😃. Gracias por seguirnos desde México. Saludos
Muy bueno. Gracias por este aporte.
Lo estaba esperando!! Muchas gracias por el curso, me ha servido un montón
Muy bueno y claro, gracias!
Excelente video!
Gracias, nos alegra que te haya gustado 😀
Muy buena información. Tengo una pregunta, al realizar una clasificación supervisada, defino diferentes usos de suelo y obtengo una clasificación, mi pregunta es: con esa clasificación que realicé, puedo reagrupar dichos usos para generar una nueva clasificación más general, pero partiendo siempre de una clasificación más detallada realizada con anterioridad? Qué debo hacer para que por ejemplo cultivo 1 y cultivo 2 de la clasificación supervisada que realicé, el programa comprenda que forman parte del uso de suelo Cultivo? Espero haber sido claro. Muchas gracias
Hola, sí que has sido claro. No se puede hacer una reclasificación ni reagrupación de una imagen clasificada. La solución sería hacer esa clasificación más general directamente sobre la imagen original. Gracias a ti 🙂
Hola, al momento de hacer el resampleo, no se modifica el algoritmo? En sesión anterior se seleccionó Bicubic. Saludos.
Hola buenos días, enhorabuena y muchas gracias por este curso que nos ha abierto a las enormes posibilidades de las imágenes Sentinel y en general de la teledetección satelital. Y una pregunte, por favor: ¿qué índices espectrales serían los más útiles para estudiar los impactos del cambio climático, tanto en las superficies terrestres como en las áreas marinas? Muchas gracias
Existen multitud de índices espectrales desarrollados en la observación de la Tierra, pero dependerá de los fenómenos que se quieran monitorizar serán más de utidad unos frente a otros. Sobre tierra los más típicos son los de vegatación (NDVI) y de agua (NDWI), pero existen muchos más. Sobre el medio marino no estamos en condiciones de hacer ninguna sugerencia puesto que las competencias del IGN son sobre superficies emergidas. De todas formas, puedes acceder a los servicios territorio (land.copernicus.eu/), marino (marine.copernicus.eu/) e incluso de cambio climático (climate.copernicus.eu/) de Copernicus, donde puedes encontrar muchísimos datos útiles para los análisis, incluyendo índices a derivados de imágenes satelitales a escala global. Un saludo
@@IGNSpain Muchísimas gracias por su respuesta, saludos!
tienes idea de como calcular la superficie de cada clase?
Buenas tardes, tengo problemas en la salida o áreas de entrenamiento.
Hola. Necesitaríamos que especificaras un poco más en el tipo de problema que tienes, para saber qué te puede estar sucediendo. Asegúrate que las muestras que coges para cada clase representan correctamente la clase que quieres definir, para no obtener píxeles clasificados erróneamente. Esperamos haberte ayudado. Un saludo 🙂
Exelente video, poseen algun correo electronico para realizar consultas?
Buenos días, directamente por este chat de TH-cam
hola me pasa que al final de mi clasificación, aparece imagen en negro con solo los pins, que debo hacer
Hola Bárbara, sin saber cómo realizas todos los pasos es complicado saber que puede suceder. Asegúrate de coger bien las muestras y de comprobar que todos los Vector Data tienen, al menos, una muestra. Si coges todo correctamente te debería aparecer una imagen clasificada.