Clasificación de coberturas en imágenes satélitales multiespectrales mediante autómatas celulares con conceptos de agricultura de precisión

Covers classification in multi spectral satellite images by means of cellular automata with precision agriculture concepts

Contenido principal del artículo

Andrés Fernando Jiménez-López

Resumen

Para realizar el proceso de clasificación y generación de mapas  temáticos de  coberturas  en  imágenes  satelitales multiespectrales e hiperespectrales se emplean diversos procedimientos, entre los cuales se encuentran el análisis de espectros, la clasificación angular, la reducción de la dimensionalidad  de  la  imagen  y  el  análisis  lineal  de mezclas espectrales, entre otros. En el presente trabajo se emplea una  imagen Satelital Landsat 7 para  realizar  la clasificación  de  coberturas  mediante  autómatas celulares, empleando cada pixel de  la  imagen como  si fuera un elemento de la rejilla que constituye al autómata celular y se comparan  los  resultados con  los obtenidos mediante el uso del Software ERDAS.

Palabras clave:

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Detalles del artículo

Referencias (VER)

Chuvieco, E., Salas, F.J., Aguado, I., Cocero, D. Y Riaño, D. (2001): Estimación del estado hídrico de la vegetación a partir de sensores de alta y baja resolución, GeoFocus (Artículos), N° 1, pp. 1-16.

Chuvieco, E. (2002): Teledetección ambiental, Edit. Ariel Ciencia, pp. 155-404.

Espericueta, R. (1997): Cellular automata dynamics, Math Departament Bakersfield College.

Mäenpää T., Pietikainen T. (2002): Multi-Scale Binary Patterns for Texture Analysis, Machine Vision Group, Infotech Oulu University of Oulu, Finland.

Mojaradi B., Lucas C., Vashosaz M. (2003): Using learning cellular automata for post classification satellite imagery.

Faculty of Geodesy and geomatics Eng., KN Toosi (2003): University of tecnology, Vali_Asr Street, Mirdamad Cross. Dep. of Electrical and Computer Science Engineering, University of Tehran, Amirabab Cross, Tehran, Iran.

Ormeño, S. (1993): Fundamentos de teledetección , EUIT, Topográfica, (UPM), Madrid.

Philippe, J. (2000): Introduction to Cellular Automata.

Popovici; A. (2002): Cellular Automata in image processing. Fifteenth International Symposium on Mathematical Theory of Netwoks and systems.

Romero, N. (2003): Cometarios sobre la definición de autómata celular, Boletín de la asociación matemática venezolana, Vol. X, N°. 1.

Schowengerdt, R.A. (1983): Tecniques for image processing and classification in remote sensing. Academic Press, Inc. Orlando, Florida.

Zurita, R. (2002): Determinación de variables biofisicas mediante teledetección en la mano de la agricultura de precisión, Escuela técnica superior de ingenieros agrónomos y de montes, Universidad de Cordoba.