Uso de información espacial y espectral combinada con técnicas de fusión de información para la clasificación automática de usos del suelo a partir de imágenes hiperespectrales
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Título
Uso de información espacial y espectral combinada con técnicas de fusión de información para la clasificación automática de usos del suelo a partir de imágenes hiperespectralesAutoría
Tutor/Supervisor
García Sevilla, Pedro; Martínez Usó, Adolfo; Universitat Jaume I. Departament de Llenguatges i Sistemes InformàticsFecha de publicación
2013Resumen
Mediante la utilización de imágenes hiperespectrales de aéreas captadas desde sensores
aerotransportados o instalados en satélites y aplicando distintos métodos de clasificación,
podemos llegar a identificar de ... [+]
Mediante la utilización de imágenes hiperespectrales de aéreas captadas desde sensores
aerotransportados o instalados en satélites y aplicando distintos métodos de clasificación,
podemos llegar a identificar de manera automática los distintos tipos de terreno y/o
cultivos existentes en dichas imágenes.
Podemos disponer de distintas imágenes hiperespectrales de la misma zona captadas por
distintos sensores en distintas bandas del espectro electromagnético y con distintas
resoluciones espaciales. Y también por el mismo sensor en distintos instantes de tiempo.
En [1] y en [2] ya se comprobó que combinar toda esa información puede mejorar la
clasificación frente al resultado de la clasificación utilizando una única imagen
hiperespectral aunque ésta sea la de mayor resolución radiométrica y/o espacial. También
en dichos trabajos se comprobó que se pueden aplicar técnicas de reducción de la
dimensionalidad que nos permitan aprovechar la cantidad de información disponible sin
tener que usar todas las bandas para llevar a cabo la clasificación, lo que proporciona
resultados de clasificación similares con mucho menor coste computacional.
Tanto en [1] como en [2] se utilizó sólo información espectral para llevar a cabo la
clasificación. En este TFM obtendremos información espacial a partir de la información
espectral previamente al experimento de clasificación. Lo haremos de dos formas:
◦ Aplicando un banco de filtros de Gabor a las imágenes hiperespectrales
originales, para seguidamente, realizar un proceso de extracción de
características mediante PCA.
◦ Extrayendo nuevas características mediante PCA a partir de las imágenes
hiperespectrales iniciales y, seguidamente aplicarles un banco de filtros de
Gabor para obtener información espacial a partir de ellas.
Comprobaremos cómo añadiendo información espacial de cualquiera de las formas
descritas podemos mejorar sensiblemente el resultado de la clasificación . [-]
Palabras clave / Materias
Descripción
Treball de Fi de Màster en Sistemes Intel.ligents. Curs 2012/2013
Tipo de documento
info:eu-repo/semantics/masterThesisDerechos de acceso
http://rightsstatements.org/vocab/CNE/1.0/
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess