Lizarazo, Iván2019-09-192019-09-19http://hdl.handle.net/11349/21210Este artículo presenta una comparación del funcionamiento y de las capacidades de dos algoritmos de Inteligencia Artificial, retro-propagación (redes neuronales artificiales) y arboles de decisión, que representan métodos alternativos para la clasificación digital de imágenes de sensores remotos frente a los algoritmos estadísticos convencionales. En particular, se muestran las ventajas y limitaciones de las nuevas técnicas, teniendo en cuenta conceptos teóricos al igual que la evaluación de los resultados obtenidos en su aplicación en la clasificación de cobertura y uso del suelo en una zona piloto de la ciudad de Bogotá, Colombia.This paper aims to compare the capabilities of two algorithms, back-propagation (artificial neural networks) and decision trees, as alternative methods for digital classification of remotely sensed images. In particular, advantages and limitations of the new techniques are examined using both theoretical concepts and experiences in their implementation in a land-cover and land-use classification experiment in a study zone located in Bogota, Colombia.application/pdfDigital Image ClassificationLand-CoverLand-UseArtificial Neural NetworksDecision Trees.clasificación de imágenes digitalescobertura del suelouso del sueloredes neuronales artificialesarboles de decisión.info:eu-repo/semantics/article