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| Año 7, No 28, enero – marzo 2024 |

Estos mapas en conjunto con el mapa de pendientes fueron utilizados en el proceso de
clasificación supervisada por máxima verosimilitud para identificar DT en la zona de estudio.
2.3. Clasificación supervisada

La detección de deslizamientos consiste en aplicar una clasificación supervisada, sometiendo
a análisis capas de información que previamente pasan por una etapa de entrenamiento a
partir de información real (2/3 de verdad terreno) de las características de las zonas (clases)
que se quieren detectar.
▪ En este tipo de clasificación el proceso de categorización de los pixeles se supervisa
durante el análisis de las capas especificando al algoritmo de clasificación las
descripciones numéricas de las dos clases (zonas con cicatrices de deslizamientos de
tierra/zonas libres de deslizamientos de tierra) que son de interés identificar si están
presentes en la escena. El clasificador empleado es mínimos cuadrados y que permite
obtener un mapa de residuales que representan la magnitud del cambio sufrido en una
zona entre dos momentos.
Estos mapas en conjunto con el mapa de pendientes fueron utilizados en el proceso de
clasificación supervisada por máxima verosimilitud [15].
Las imágenes espectrales por analizar corresponden a las tres imágenes de cambio continuo
que reportan los mejores resultados de la aplicación de los métodos de detección de cambios
por el procedimiento No-supervisado [1,2], las cuales corresponden a los métodos:
Diferencias entre las imágenes del PC1; Regresión lineal de las imágenes del PC1 y
Regresión lineal de las imágenes NDVI. Considerando que estas imágenes contienen
información relevante sobre las diferencias en los sitios donde se registran los DT para el
periodo analizado. Además, se incorporó al proceso de clasificación el mapa de pendientes
de la zona de estudio, con lo cual se busca que mediante las muestras aleatorias de verdad
terreno de zonas deslizadas y zonas no deslizadas, el algoritmo clasifique mejor aún las zonas
de DT.
En el proceso de clasificación, cada píxel en el conjunto de datos de las imágenes a analizar
se compara numéricamente con la información almacenada en los archivos de firmas,
asignando finalmente una etiqueta que corresponde con la categoría que más se asimila a la
información temática o espectral. Como resultado de la detección supervisada de
deslizamientos a las imágenes de cambio continuo se obtuvo un mapa con las clases CDT
(cicatrices de deslizamientos de tierra) y ZLDT (zonas libres de deslizamientos de tierra).
En la etapa de entrenamiento del modelo se utilizó la muestra de 2/3 del inventario de verdad
terreno (21,640 pixeles) que representan zonas de deslizamientos y zonas de no
deslizamientos.

2.4. Evaluación del mapa resultante
Para validar el mapa de DT generado se obtuvo una matriz de confusión que es una matriz
cuadrada × , con igual al número de categorías, en la que se representa la relación entre
dos series de medidas que corresponden a la zona de estudio (figura 8). La primera serie
contiene datos de referencia reales adquiridos de observaciones de campo, inspección de
estadísticas, interpretación de fotografías aéreas u otras fuentes similares; para este caso, la
serie corresponde a la muestra de 1/3 de la verdad terreno (10,822 pixeles) con zonas de

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