CONTENIDO

1. INTRODUCCIÓN 2

2. OBJETIVOS 2

3. UBICACIÓN 3

4. DESCRIPCIÓN 3

5. GEOREFERENCIACIÓN 3

6. FOTOS DE SALIDA A CAMPO 13

7. CLASIFICACIÓN SUPERVISADA 15

8. CLASIFICACIÓN NO SUPERVISADA 22

9. CONCLUSIONES. 25

GEOREFERENCIACION Y CLASIFICACIÓN DEL USO DE SUELO DEL DISTRITO PIMENTEL

1. INTRODUCCIÓNLa georreferenciación o rectificación es un proceso que permite determinar la posición de un elemento en un sistema de coordenadas espacial diferente al que se encuentra. La georreferenciación se utiliza frecuentemente en los sistemas de información geográfica (SIG) para relacionar información vectorial e imágenes raster de las que se desconoce la proyección cartográfica, el sistema geodésico de referencia, o las distorsiones geométricas que afectan a la posición de los datos. La elaboración de una clasificación del área de estudio en una serie de clases relativas a litología, tipos de vegetación, usos del suelo, etc., es uno de los objetivos fundamentales en teledetección. En el presente informe consideraremos dos tipos de clasificación la supervisada (más exacta) y la no supervisada.

2. OBJETIVOS2.1Georeferenciar una imagen JPEG tomada desde google

earth .

2.2Visualizar claramente el procedimiento a seguir para la georeferenciación en el software argis con puntos conocidos en la foto y en terreno.

2.3hacer la clasificación, para conocer la litología, tipos de vegetación, etc. Del distrito Pimentel.

2.4diferenciar una clasificación supervisada de una no supervisada.

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3. UBICACIÓN El distrito Pimentel está ubicado a 10.76km al oeste de la ciudad de Chiclayo, en el departamento de Lambayeque, la Fig 1.1 muestra la ubicación de Pimentel con respecto a la ciudad de Chiclayo.

Fig.1.1 ubicación de Pomalca

Fig.3.1

4. DESCRIPCIÓNEl trabajo consiste en georreferenciar el distrito de Zaña, apoyándonos de los programas Arcgis (para realizar la georreferenciación y clasificación), google earth (para obtener la imagen y puntos).

5. GEOREFERENCIACIÓN Ubicar el distrito en google earth y ubicar 16 puntos en las partes

más claras de la imagen. Como se indica en las siguientes figuras, luego pasarlos a una hoja de cálculo excel, para luego utilizarlo en la geo referencia ión.

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Tabla de puntos:

punto este norte1 635505.03 9251559.2

72 635453.66 9251980.5

93 634805.95 9252100.84 634760.69 9251842.4

75 633501.97 9251986.5

46 633476.43 9251904.8

77 632998.78 9251833.1

98 632691.95 9251257.49 634055.5 9251427.2

610 634371.25 9251466.5

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Procedemos a georreferenciar en el Arcgis map, tal como se describe en al siguiente sucesión de fotos.

Fig.5.3 abrimos y elegimos nuevo proyecto

Conectamos la carpeta donde está la imagen Elegimos el archivo exel (hoja1) y arrastramos a la tabla de contenidos

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Fig.5.6 anti clic y seleccionar mostrar datos x e y.

para este caso seleccionamos PUNTO, en este campo están los números de los puntos, y activamos etiquetar entidades de esta capa y aceptar.

ahora podemos ver los puntos con su respectiva numeración ubicamos la imagen, arrastrando a la tabla de contenidos

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Fig.5.13 ajustamos todos los puntos añadiendo puntos de control

Como se observa existe mucho error, por los puntos tomados del google earth

g5.14 en la tabla que se muestra podemos ver un error de 13.24 m, error considerable por el motivo de tomar puntos con el google earth.

editamos como se muestra y luego guardamos

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6. CLASIFICACIÓN SUPERVISADAPROCEDIMIENTO

Fig.4.3 Creamos puntos para clasificar en 4 tipos.

click en nuevo y luego en shape files

Fig.4.6 creamos un nuevo campo y procedemos a ubicar los puntos en la imagen.

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Fig.4.7damos click en editor, comenzar edición y ubicamos los puntos en la zona que creamos conveniente, para nuestro caso ubicaremos 4 tipos, de arena, tierras de cultivo, construcciones y pampas de cultivo

Fig. 4.11 Click en arc tollbox, en herramientas de spatial analyst, multivariate y crear archivos de fimas.

Fig.4.12 editamos como se muestra, indicamos una carpeta de salida.

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7. CLASIFICACIÓN NO SUPERVISADAPROCEDIMIENTO

Fig.5.3 seleccionamos arctoolbox, herramientas spatial analitys, multivariate y clasificación no supervisada de cluster ISO.

Supervisión No clasificada

8. CONCLUSIONES. El error al georreferenciar fue de 13.64 m, debido a que la imagen fue

tomada de google earth.

Observamos que la supervisión clasificada es mucho más precisa que la no clasificada

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