Acceso usuarios
Oscar Cárdenas Villavicencio, Joofre Antonio Honores Tapia, Milton Rafael Valarezo Pardo, Freddy Aníbal Jumbo Castillo
La clasificación de imágenes satelitales es una herramienta esencial para analizar la cobertura terrestre, monitorear ecosistemas y apoyar la planificación territorial. Este estudio revisa el estado del arte mediante un enfoque bibliométrico, de tendencias y temático aplicado a 65 estudios recuperados sistemáticamente y procesados con Mendeley y VOSviewer. Se identificaron cuatro ejes: aplicaciones territoriales y ambientales, desarrollo sostenible, tecnologías avanzadas y desafíos metodológicos. Los resultados muestran la relevancia de Sentinel, Landsat y el índice NDVI, así como el crecimiento de machine learning y deep learning para mejorar la automatización y precisión de la clasificación. Los casos de Ecuador, Colombia y Perú evidencian aplicaciones en deforestación, agricultura de precisión y conservación. Persisten limitaciones asociadas con la calidad e interoperabilidad de los datos y la generalización de modelos. La revisión confirma la necesidad de integrar sensores, índices espectrales y métodos de inteligencia artificial con procedimientos reproducibles y adaptados a las condiciones regionales.
