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Análisis de algoritmos aplicados a imágenes de radar para la optimización de la separabilidad de paisajes en un valle semiárido [NO Argentina]

Ubicación: T.G.528.5 PAL
Por: Palacín, Esteban Anselmo.
Colaborador(es): Navone, Stella Maris [cons.] | Martínez, Gustavo [cons.] | Frulla, Laura [cons.].
Publicación: 2004Descripción: 110 p. il.Tipo de material: Tesis de posgrado de lectura en biblioteca.Tema(s): RADAR | IMAGENES | TRATAMIENTO DE IMAGENES | REGION DEL NOROESTE | ARGENTINA | PAISAJE | CLASIFICACION | FOTOINTERPRETACION | ANALISIS DE IMAGENESNota de tesis: Tesis. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados. Magister de la Universidad de Buenos Aires área Ciencias del Suelo. Maestría en Ciencias del Suelo. 2004. Resumen: Los procesos fisícos involucrados en la captación de una imágen mediante sensores remotos ópticos o de radar son diferentes. En el primer caso, el sensor capta la radiación reflejada por la superficie terrestre cuando ésta es iluminada por el sol en forma directa.. En el segundo, la imágen se forma como consecuencia de la interacción entre la radiación emitida por el mismo sensor y los elementos de la superficie terrestre, independientemente de las condiciones de iluminación natural. Estas diferencias hacen que una imágen óptica se parezca más a lo que el ser humano acostumbra a ver, mientras que la información presente en una imágen de radar no pueda ser extraída por simple interpretación de la misma sin mejoramientos.. A su vez, la imágen de radar sin tratar no muestra altas eficiencias para la separación de coberturas de la tierra, por lo cual muchas veces no se la utiliza por considerarla de difícil interpretación o de poco aporte. Sin embargo, la imágen de radr representa una fuente de información diferente y complementaria a las imágenes ópticas, que tratada adecuadamente permite resultados de clasificación más eficientes que con las herramientas ópticas probadas. Esto justifica comparar y desarrollar diferentes métodos para utilizar la información aportada por la imágen de radar.. La información digital contenida por una imágen satelitaria de radar de apertura sintética (SAR Synthetic Aperture Radar) es útil para la identificación cartográfica de unidades de paisaje.. En el presente trabajo se realizó la comparación de diferentes algoritmos que fueron aplicados sobre una imágen satelitaria Radarsat, para optimizar la identificación y separación de las unidades de paisaje, tomándose como caso de estudio el valle semiárido de Santa María, Catamarca (NO Argentina). Cada tratamiento aplicado generó una imágen nueva.. De todas las imágenes (original y derivadas) se tomaron muestras de datos al azar, de las áreas correspondientes a cada unidad de paisaje; y con dichas muestras se calcularon estimadores estadísticos se separabilidad para comparar la eficiencia de cada tratamiento.. Se confrontaron distintos métodos de muestreo de la imágen para determinar uno óptimo para todos los paisajes. Se eligió un método de densidad mínima requerida de 2,5 por ciento de pixeles muestreados en cuadros de 7x7 píxeles.. Entre los algoritmos aplicados, las mayores separabilidades se obtuvieron con las texturas entropía, correlación, segundo momento angular y media aplicados en diferentes tamaños de ventana de filtrado; tambien el filtro fcont, y en un único caso el filtro ffrost.. Con las distintas imágenes derivadas se realizaron clasificaciones supervisadas, calculándose las eficiencias de clasificación en cada caso.. Las clasificaciones realizadas en la base a los tratamientos sobre la imágen de radar que mostraron la separabilidades máximas, alcanzaron un ajuste promedio de 85,27 por ciento, Kappa 0,83.. Si se incluyo, junto con los tratamientos sobre la imágen de radar, las bandas ópticas de Landsat TM y los índices verdes, calculados sobre las mismas, que mostraron máximas separabilidades, el ajuste promedio de dicha clasificación alcanzó un ajuste promedio de 56,27 por ciento, Kappa 0,5.. Se verificó la bondad del estimador estadístico para predecir la eficiencia en la clasificación, comparando los resultados de las clasificaciones supervisadas con los valores de separabilidad del estimador utilizado. Los tratamientos que produjeron las mayores eficiencias de clasificación fueron aquellos con los que se obtivieron las mayores separabilidades estimadas.
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Tesis de posgrado de lectura en biblioteca Tesis de posgrado de lectura en biblioteca Biblioteca Central

Facultad de Agronomía - Universidad de Buenos Aires

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T.G.528.5 PAL (Navegar estantería) Disponible

Tesis. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados. Magister de la Universidad de Buenos Aires área Ciencias del Suelo. Maestría en Ciencias del Suelo. 2004.

Los procesos fisícos involucrados en la captación de una imágen mediante sensores remotos ópticos o de radar son diferentes. En el primer caso, el sensor capta la radiación reflejada por la superficie terrestre cuando ésta es iluminada por el sol en forma directa.. En el segundo, la imágen se forma como consecuencia de la interacción entre la radiación emitida por el mismo sensor y los elementos de la superficie terrestre, independientemente de las condiciones de iluminación natural. Estas diferencias hacen que una imágen óptica se parezca más a lo que el ser humano acostumbra a ver, mientras que la información presente en una imágen de radar no pueda ser extraída por simple interpretación de la misma sin mejoramientos.. A su vez, la imágen de radar sin tratar no muestra altas eficiencias para la separación de coberturas de la tierra, por lo cual muchas veces no se la utiliza por considerarla de difícil interpretación o de poco aporte. Sin embargo, la imágen de radr representa una fuente de información diferente y complementaria a las imágenes ópticas, que tratada adecuadamente permite resultados de clasificación más eficientes que con las herramientas ópticas probadas. Esto justifica comparar y desarrollar diferentes métodos para utilizar la información aportada por la imágen de radar.. La información digital contenida por una imágen satelitaria de radar de apertura sintética (SAR Synthetic Aperture Radar) es útil para la identificación cartográfica de unidades de paisaje.. En el presente trabajo se realizó la comparación de diferentes algoritmos que fueron aplicados sobre una imágen satelitaria Radarsat, para optimizar la identificación y separación de las unidades de paisaje, tomándose como caso de estudio el valle semiárido de Santa María, Catamarca (NO Argentina). Cada tratamiento aplicado generó una imágen nueva.. De todas las imágenes (original y derivadas) se tomaron muestras de datos al azar, de las áreas correspondientes a cada unidad de paisaje; y con dichas muestras se calcularon estimadores estadísticos se separabilidad para comparar la eficiencia de cada tratamiento.. Se confrontaron distintos métodos de muestreo de la imágen para determinar uno óptimo para todos los paisajes. Se eligió un método de densidad mínima requerida de 2,5 por ciento de pixeles muestreados en cuadros de 7x7 píxeles.. Entre los algoritmos aplicados, las mayores separabilidades se obtuvieron con las texturas entropía, correlación, segundo momento angular y media aplicados en diferentes tamaños de ventana de filtrado; tambien el filtro fcont, y en un único caso el filtro ffrost.. Con las distintas imágenes derivadas se realizaron clasificaciones supervisadas, calculándose las eficiencias de clasificación en cada caso.. Las clasificaciones realizadas en la base a los tratamientos sobre la imágen de radar que mostraron la separabilidades máximas, alcanzaron un ajuste promedio de 85,27 por ciento, Kappa 0,83.. Si se incluyo, junto con los tratamientos sobre la imágen de radar, las bandas ópticas de Landsat TM y los índices verdes, calculados sobre las mismas, que mostraron máximas separabilidades, el ajuste promedio de dicha clasificación alcanzó un ajuste promedio de 56,27 por ciento, Kappa 0,5.. Se verificó la bondad del estimador estadístico para predecir la eficiencia en la clasificación, comparando los resultados de las clasificaciones supervisadas con los valores de separabilidad del estimador utilizado. Los tratamientos que produjeron las mayores eficiencias de clasificación fueron aquellos con los que se obtivieron las mayores separabilidades estimadas.

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