##  [Clasificación de Imágenes](/es/node/56920) 

 Definición

Proceso de asignación de píxeles, objetos o segmentos de imagen a clases temáticas (cobertura del suelo, materiales, objetivos) basándose en características espectrales, espaciales, temporales o contextuales mediante métodos basados en reglas, estadísticos o de aprendizaje automático.

 

 

 

 

 

 





## Principio

Principio

Mapear características de imagen medidas a etiquetas semánticas definiendo fronteras de decisión—reglas explícitas o modelos estadísticos—que separen las distribuciones de clases en el espacio de características teniendo en cuenta la incertidumbre y la variabilidad intra-clase.

 

 

 

 

 





## Demostración

Demostración

Uso de un clasificador supervisado random forest sobre imágenes multiespectrales con polígonos de entrenamiento etiquetados para producir un mapa de cobertura del suelo que distinga bosque, cultivo, urbano y agua para planificación regional.

 

 

 

 

## Aplicación incorrecta

Aplicación incorrecta

Entrenar un clasificador con muestras mal etiquetadas o no representativas, o aplicar un clasificador entrenado en un bioma directamente en otro sin adaptación de dominio, provocando errores sistemáticos de clasificación (por ejemplo, césped identificado como cultivo).

 

 

 

 

 





## Consecuencia

Consecuencia

Una clasificación precisa genera mapas que apoyan la vigilancia, la gestión de recursos y la modelización; los errores se propagan a los análisis posteriores, por lo que la validación y la cuantificación de la incertidumbre son esenciales para la toma de decisiones.

 

 

 

 

## Inversión

Inversión

Si se prescinde de las etiquetas y se usan recuperaciones continuas en su lugar (p. ej., fracciones de abundancia o índices espectrales), algunas ambigüedades categóricas desaparecen pero ciertas tareas que requieren clases discretas se complican.

 

 

 

 

 





## Límite

Límite

Se aplica a flujos de trabajo a nivel de píxel, objeto o segmento en datos ópticos, multiespectrales, hiperespectrales y de radar; no realiza por sí sola corrección atmosférica, atribución temporal de cambios ni verificación de campo.

 

 

 

 

 





## Tensión semántica

Tensión semántica

Existe tensión entre la clasificación categórica (etiquetas discretas) y los enfoques de recuperación continua (fracciones, probabilidades); los clasificadores ofrecen mapas simples pero pueden ocultar píxeles mixtos y gradientes.

 

 

 

 

 





## Síntesis

Síntesis

La clasificación de imágenes operacionaliza la conversión de características de imagen medidas en clases temáticas mediante modelos y reglas, produciendo productos espaciales etiquetados que requieren entrenamiento representativo, validación y manejo de la incertidumbre.