SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DE MUY ALTA RESOLUCIÓN ESPACIAL: OPTIMIZACIÓN LOCAL DEL PARÁMETRO DE ESCALA DEL ALGORITMO DE SEGMENTACIÓN MULTIRRESOLUCIÓN F. Cánovas-García (1) , F. Alonso-Sarría (2) , F. Gomariz-Castillo (3) (1) Carrera de Ingeniería en Medio Ambiente, Universidad Estatal del Sur de Manabí. Campus Los Ángeles, Vía Noboa km 1,5, Jipijapa, Provincia de Manabía, Ecuador. Tel.: +5930958757165. E-mail: fulgencio.canovas@um.es (2) Instituto del Agua y del Medio Ambiente (INUAMA), Universidad de Murcia. Edificio D, Campus de Espinardo, s/n, 30100, Murcia, España. (3) Instituto Euromediterráneo del Agua, Campus de Espinardo, s/n, 30001 Murcia, España; Dept. de Ciencias del Mar y Biología Aplicada, Universidad de Alicante, 03080, Alicante, España. RESUMEN Una de las cuestiones más importantes en análisis de imágenes basado en objetos (OBIA) es la correcta segmentación de la imagen. En esta investigación se propone una aproximación local para la optimización del parámetro de escala del algoritmo de segmentación multirresolución en imágenes de alta resolución espacial y en un ámbito espacial caracterizado por la heterogeneidad de su agricultura. La aproximación local se basa en el uso de una serie de parcelas con un tipo de cobertura homogénea obtenidas a partir de la base de datos cartográfica del SIGPAC. Los criterios empleados en cada parcela son la homogeneidad interna y la heterogeneidad externa. Palabras clave: análisis de imágenes basado en objetos (OBIA), segmentación, optimización, segmentación multirresolución, eCognition. ABSTRACT One of the most important issues in Object Based Image Analysis (OBIA) is to obtain a correct segmentation of the image. In this contribution we propose a local approach to estimate the scale parameter to be used when applying the multirresolution segmentation algorithm to high spatial resolution imagery corresponding to heterogeneous areas. This local approach is based on a series of homogeneous plots obtained from an official cartographic database (SIGPAC). Internal homogeneity and external heterogeneity are the criteria to maximize in the optimization process. Keywords: Object based image Analysis (OBIA), segmentation, optimization, multiresolution segmentation, eCognition. 1. INTRODUCCIÓN El análisis de imágenes basado en objetos (OBIA) ha sido definido en teledetección como una subdisciplina de la ciencia de la información geográfica (GIScience) dedicada a desarrollar métodos automáticos para dividir imágenes en objetos significativos (Hay et al., 2008). Una clasificación basada en objetos se compone siempre de dos etapas: segmentación, formación de objetos mediante la unión de píxeles, y clasificación, utilizando las características de los objetos generados previamente. Este enfoque permite superar los inconvenientes asociados a clasificadores estadísticos basados en la respuesta espectral de los píxeles (Blumberg et al., 2007, Platt et al., 2008, Smith, 2008, Chen et al., 2007, Yan et al., 2006), especialmente con imágenes de alta resolución espacial (Yu et al., 2006, Lu et al., 2007). El objetivo de esta comunicación es la propuesta de una metodología para la optimización de la segmentación en imágenes de muy alta resolución espacial con la intención de obtener un mapa de coberturas de suelo de tipo agrícola. 2. ZONA DE ESTUDIO Y DATOS EMPLEADOS La zona de estudio corresponde casi en su totalidad a la Unidad de Demanda Agraria (UDA) número 28, denominada cabecera del Argos, contemplada en el Plan Hidrológico de la cuenca del Segura, instrumento de planificación vigente aprobado por medio del RD 1664/1998 de 24 de julio. La UDA objeto de estudio se enmarca en la cuenca del río Argos, que es una cuenca característica del sureste español. La mayor parte de la información utilizada en esta investigación se ha obtenido del proyecto Natmur-08. Este ha consistido en la realización de un vuelo fotogramétrico digital con sensores pancromático y multiespectral (bandas R, G, B, Nir) sobre una superficie total de 12.870 km 2 . Las imágenes fueron tomadas los días 9, 11 y 12 de julio de 2008. Las fotografías aéreas se obtuvieron utilizando un sistema de cámaras fotogramétrico DMC (Digital Mapping Camera) de Intergraph Z/I-Imaging. La resolución espacial de la imagen multiespectral inicialmente era de 2 metros y 0,45 cm para la XV Congreso de la Asociación Española de Teledetección INTA, Torrejón de Ardoz (Madrid). 22-24 octubre, 2013