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Procesamiento de imágenes digitales

Procesamiento de imágenes digitales. Tipos generales de procesamiento Pre-procesamiento para clasificación –Corrección radiométrica –Corrección geométrica

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Procesamiento de imágenes digitales

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Tipos generales de procesamiento

• Pre-procesamiento para clasificación– Corrección radiométrica– Corrección geométrica

• Mejoramiento de imagen– Mejoramiento de contraste (estiramiento de

histograma)– Filtración – Transformaciones especiales

• Extracción de componentes principales• Índices de vegetación

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Tipos generales de procesamiento, cont.

• Extracción de información temática– Por interpretación visual

• Ej., fotointerpretación

– Por interpretación espectral• Clasificación no-supervisada• Clasificación supervisada• Clasificación por inteligencia artificial• Detección de cambios

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Pasos generales para la clasificación digital

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Definir el problema

• Identificar preguntas o hipótesis claras.

• Seleccionar área de estudio.

• Seleccionar clases o categorías a detectar. [Seleccionar tipo de dato telesensado.]

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Seleccionar clases y tipo de dato telesensado

Las características de los datos digitales (e.g., su resolución espacial)

deben ser apropiadas para el nivel o jerarquía de clases deseado.

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Seleccionar clases y tipo de dato telesensado

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Seleccionar clases y tipo de dato telesensado

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Seleccionar clases y tipo de dato telesensado

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Seleccionar clases y tipo de dato telesensado

• Criterios– Características del telesensor– Consideraciones ambientales

• Condiciones atmosféricas• Condiciones del terreno• Condiciones de organismos

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Procesar imágenes

• Corregir imágenes

• Seleccionar proceso de clasificación– No supervisada– Supervisada – Con datos no-telesensados (datos auxiliares)– Híbrida (Ej., no supervisada seguida de

supervisada)

• Clasificar

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Clasificación no supervisada

• Extrae grupos de píxeles (clases espectrales) con características espectrales suficientemente similares entre sí mismos pero suficientemente distintos a los otros grupos.

• Los resultados son independientes de nuestro conocimiento sobre localización de tipos de cobertura en el área de estudio.

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Proceso de agrupar

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Proceso de agrupar

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Proceso de agrupar

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Proceso de agrupar

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CLUSTER

Uno de los algoritmos utilizados en Idrisi32

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Picos y hombros en un histograma

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ETM4

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Composición de ETM2,3,4

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Necesidad de seleccionar 3 bandas de mayor contenido de información

• Utilizar PCA.

• Seleccionar bandas con alta correlación con los componentes principales.

• Evitar seleccionar bandas con alta correlación entre sí.

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Grupos amplios vs. Grupos finos