Orlando Riaño Melo, OrlandoAcosta Medina, Carlos DanielLeal Pulido, Robert Orlando2019-09-192019-09-19http://hdl.handle.net/11349/20184En este artículo se muestran los resultados obtenidos con el método de Máquinas de Soporte Vectorial (SVM), aplicado para clasificar una imagen de una plantación de Pinus patula en Antioquía (Colombia).El clasificador SVM empleó como kernel la función de base radial en la solución del problema de clasificar coberturas del suelo. La clasificación se realizó de manera supervisada tomando 1500 puntos de entrenamiento dentro del área de estudio que incluyeron seis clases de cobertura. La evaluación de exactitud temática obtenida se realizó a partir de 3000 puntos de validación. El estudio indica que el índice Kappa para la clasificación con el algoritmo SVM fue de 0,94, que se considera muy bueno y un porcentaje correctamente clasificado (PCC) del 96,26%.application/pdfDerechos de autor 2017 Redes de IngenieríaFunción KernelhiperplanoMáquinas de Soporte Vectorialvectores de soporteinfo:eu-repo/semantics/article