Clasificación supervisada paso a paso en Google Earth Engine

En este tutorial clasificamos una imágen Planet Scope a 3 m de resolución con campos de entrenamiento predefinidos en la plataforma. Realizamos 6 clases de prueba y determinamos su área, y graficamos el resultado.

[@videospersonales7610]

Muy agradecido, muy útil tutorial.

[@maxserpa540]

Hola, felicitaciones excelente materia en español esto vale oro, muchas gracias por el aporte

[@lonsotrees6293]

excelente, gracias!

[@user-ql2ug7kk8j]

Hola, Gracias por el video, super clara la explicación. He intentado realizarlo en mi proyecto pero no reconoce las 3 clases cargadas, las propiedades de cada FeatureCollection son distintas pero arroja el siguiente error "Classifier training failed: 'Only one class.'." ¿Hay algo que no esté resultando? Qué info puedo leer. Gracias.

[@danie1858]

Alguién sabe de cómo descargó las imágenes planet? gracias

[@ChristhianSantanaCunha]

Parabens pelo seu trabalho!

[@ruyjoel6428]

Bien explicado muchas gracias puedes hacer uno con el ndsi porfavor. Gracias nuevo suscriptor

[@eldelbharadri2282]

Hola! Al ejecutar el código en el año 2022, me sale este mensaje: (Line 5: calles.merge is not a function). Creo que está interpretando que calles.merge es una función en sí misma, o que .merge ha desaparecido como función. Qué puedo hacer?

[@TomasGonzalez-id7wq]

Hola Carlos, es posible combinar diferentes geometrías (puntos y polígonos) en una clasificación de GEE, algunas muestras generarlas con puntos y otras con polígonos.

[@veronicacenturion9296]

Excelente tutorial, se podria descargar el script?

[@JorgeRodriguez-mp1mt]

Muchas gracias por el tutorial Ing. Carlos. Una Consulta, en GEE, es posible realizar calcificación de imágenes con el algoritmo de Árboles de decisión. Gracias de nuevo.

[@carloshumbertooviedosanabr6730]

Muchas gracias por el material Ing. Carlos, es de gran utilidad para quienes iniciamos en la plataforma. Quisiera aprovechar para consultarle sobre ¿Cómo acceder a imágenes Planet? Muchas gracias.

[@yosephcronwellojedaenrique2904]

Excelente tutorial. Sabe como hacer la validación de la clasificación supervisada mediante el INDICE DE KAPPA en Google Earth Engine?. Gracias

[@omarrodriguez3286]

como accedo a esas imagenes de planet?

[@pierorengifocardenas]

Excelente tutorial. Una consulta, tengo varios puntos de control con determinadas clases en un shapfileAgradezcamos

[@SOMOSCAMPO1]

muy buen video Carlos, gracias por el aporte, quería hacerle una consulta, esta clasificación se puede hacer para una colección entre fechas de interés de imágenes radar como sentinel 1? o ¿combinado radar + multiespectral?

[@tomaskasusky6476]

Hola que tal, muchas gracias por el excelente tutorial , estoy interesado en aplicar clasificacion supervisada pero en lugar de seleccionar punto a punto las clases deseo usar poligonos que han sido obtenidos en campo, tengo los .shp que corresponden a cada clase y estan cargados en Assets, ahora no se como hacer que el entrenamiento sea en base a esas areas , te agradeceria mucho una orientacion o si tienes algun tutorial parecido usando poligonos, de antemano gracias

[@carlossaulnavarro]

Te pregunto las FeatureCollection que usarás tienen alguna propiedad que permita unificarlas?

[@tomaskasusky6476]

@@carlossaulnavarro Hola ! muchas gracias por la atencion y la rapida respuesta , lo que tengo para unificar cada "coleccion" son .shp conteniendo varios poligonos para cada clase (8 en total), tengo por ejemplo vegetacion.shp, agua.shp, suelo.shp, urbano.shp ¿debo entender que cada clase se asocia a una featureCollection o una feature collection contiene todas las clases?, no me queda del todo claro, no tengo mucha experiencia con google earth engine pero me parece excelente y el asunto es como tomar esos poligonos que estan dentro de los .shp o un pixel o algunos pixeles de ellos para entrenar al algoritmo, de antemano muchas gracias y saludos

[@carlossaulnavarro]

@@tomaskasusky6476 los polígonos de cada clase son una FeatureCollection, que al unirlos con los polígonos de otras clases, mediante la función .merge() formas una FeatureCollection más grande, que contiene todas las clases. Cada FeatureCollection debe tener una propiedad para poder trabajarla en la función sample.Region ().

[@tomaskasusky6476]

@@carlossaulnavarro la propiedad a la que te refieres sería entonces algo asi como asignar una etiqueta a la clase para que pueda muestrearse cada region y en cada featurecollection , probaré las funciones que mencionas haber que tal me va, muchas gracias y muy amable por la rapida respuesta

[@wilomaut3676]

Hola, muchas gracias por tu tutorial, esta muy bueno la verdad. Espero no molestarte con mi pregunta, pero ¿Es posible que dejes tu script en la descripción del video ? me gusto mucho como explicas, saludos.

[@carlossaulnavarro]

Hola William. Si claro pegare los script en cada descripción. Gracias por los aportes

[@wilomaut3676]

@@carlossaulnavarro muchas gracias :D. Saludos!!

[@subrotasarkar5401]

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[@manuelalvareztorres8535]

Excente estoy iniciando

[@katherinerueda5468]

EL MEJOOOOR

[@marioarrateaquispe662]

Hola Carlos, es posible nos compartas tu correo o numero wasap para poder contactarte

[@carlossaulnavarro]

[e-mail] Gracias. Carlos

[@subrotasarkar5401]

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