Validación cruzada y mejora de clasificación supervisada en coberturas de la tierra del partido de Puan mediante GEE y WorldCover

Resumen

El análisis de las coberturas de la tierra es fundamental para comprender la organización y dinámica de los paisajes, especialmente en regiones semiáridas como el partido de Puan, caracterizadas por alta heterogeneidad y coexistencia de usos agropecuarios y coberturas naturales. En este contexto, la validación y el refinamiento de clasificaciones supervisadas resultan esenciales para asegurar la confiabilidad de los productos a escala local.

El objetivo de este estudio fue validar una clasificación supervisada de coberturas de la tierra y evaluar el impacto de técnicas de postclasificación sobre su precisión y coherencia espacial, utilizando como referencia el producto global ESA WorldCover. La metodología incluyó: (i) una clasificación preexistente basada en imágenes Sentinel-2 (10 m) y el algoritmo Random Forest; (ii) validación externa mediante muestreo aleatorio estratificado y métricas de precisión; y (iii) postclasificación mediante análisis de mayoría y filtro sieve.

Los resultados indican que la clasificación inicial presentó una precisión global de 0,61 y un coeficiente Kappa de 0,54. Tras el postprocesamiento, la precisión superó 0,80 (Kappa ? 0,78–0,79), reduciendo el efecto “sal y pimienta” y mejorando la coherencia espacial. No obstante, persisten limitaciones en la detección de coberturas de pequeña escala, evidenciando un compromiso entre homogeneización y detalle espacial.