Próximo tutorial 4-1. Procesamiento de imágenes digitales.
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Próximo tutorial
4-1
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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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Correciones radiométricas
• Propósito: recuperar los valores reflectancia correctos de los objetos telesensados.
• Tipos de error:– Fallas del instrumento– Reflectancia modificada por topografia– Interferencia atmosferica
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Ej. de error del instrumento
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Corrección geométrica
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Estiramiento para contraste
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Filtración
• Filtro para realzar bordes.
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Extracción de información temática
• Por fotointerpretación:
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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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Grupos amplios vs. Grupos finos
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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.