Identificación no-supervisada de parcelas agrícolas en imágenes satelitales multiespectrales basado en la semejanza de pixeles homólogos en las distintas bandas

En este trabajo se presenta un algoritmo para identificar parcelas agrícolas en imágenes multiespectrales de Landsat 7. En un primer paso se analiza cada banda de la imagen con un proceso gaussiano. Luego, se ajustan los parámetros de un filtro no-lineal de acuerdo a los resultados del análisis. Al...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Baumgartner, J., Calderon, J., Pucheta, J., Rodríguez Rivero, C.
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2011
Materias:	Ciencias Informáticas Landsat 7 Imágenes multiespectrales Segmentación no-supervisada Thresholding Monitoreo agrícola
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/125836 https://40jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/T2011/CAI/807.pdf
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	En este trabajo se presenta un algoritmo para identificar parcelas agrícolas en imágenes multiespectrales de Landsat 7. En un primer paso se analiza cada banda de la imagen con un proceso gaussiano. Luego, se ajustan los parámetros de un filtro no-lineal de acuerdo a los resultados del análisis. Al final, se aplica un algoritmo de segmentación que busca conjuntos de pixeles similares en todas las bandas. Este algoritmo tiene un parámetro que permite definir el nivel de semejanza de las parcelas agrícolas. Por lo tanto, es posible identificar parcelas poco homogéneas y después estudiar en detalle la composición de una. Los resultados del filtro propuesto son prometedores y facilitan la segmentación de la imagen satelital. El algoritmo de segmentación identifica las parcelas agrícolas en la imagen usada con un alto nivel de precisión y, además, detecta estructuras escondidas como pivotes de riego.
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