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dc.rights.licenseAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.contributorRiaño Herrera, Néstor Miguel
dc.contributor.advisorRiaño Rojas, Juan Carlos (Thesis advisor)
dc.contributor.authorCastillo Romero, Oscar Gonzalo
dc.date.accessioned2019-06-25T00:30:30Z
dc.date.available2019-06-25T00:30:30Z
dc.date.issued2012
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/11739
dc.description.abstractUno de los pasos más importantes en el procesamiento digital e interpretación de imágenes satelitales es la segmentación. Esta se encarga de particionar la imagen usando algún tipo de relación de similaridad o equivalencia entre pixeles o regiones utilizando propiedades estadísticas, geométricas o analíticas. Para esta investigación, en una primera etapa, se partió de la medición de firmas espectrales en campo con el fin de correlacionarlas con el espectro de la imagen Rapideye, y así obtener una clasificación que conlleve a la segmentación, y posteriormente hallar una caracterización de tipo topológico. Para esto, la captura de firmas espectrales se realizó en lotes pertenecientes a la Estacion Central Naranjal de Cenicafé ubicada en el área rural del municipio de Chinchiná, Caldas. Luego del análisis de correlación, los resultados de clasificación se ajustaron a dos de las dieciocho coberturas: área libre de barbecho (E9) y pastos (E1), con un porcentaje de exactitud de 67,57% y 26,55% respectivamente. Debido a esto, se empleó la técnica de segmentación basada en objetos, la cual a diferencia de las técnicas anteriormente mencionadas, tiene en cuenta no solo las relaciones espectrales de los pixeles sino, además, las relaciones espaciales entre ellos. Esta segmentación es la base del análisis topológico. La segunda etapa, que es la caracterización topológica, busca extraer propiedades de regiones de interés a partir de la programación en IDL de operadores topológicos tales como: el interior, el derivado, la adherencia, el exterior y la frontera; que a su vez, permiten extraer propiedades bien definidas como: el número de componentes conexas, conexidad simple o no simple, número de regiones que conforman el operador, numero de pixeles y numero de huecos de las regiones. En conclusión, se señalan dos aportes principales en este trabajo: a) Los resultados experimentales de correlación de espectros en campo (hiperespectrales) versus espectros remotos (multiespectrales); b) La definición y demostración de una base topológica sobre cualquier segmentación de una imagen que permite caracterizar regiones de interés, además de su relación y aplicación en los Sistemas de Información Geográfica. c) Una definición topológica de imágenes multiespectrales empleando la topología compacto-abierta sobre espacios de funciones / Abstract: The segmentation is an essential step on digital processing and interpretation of satellite imagery. This segmentation is responsible for partitioning the image using some kind relationship of similarity or equivalence between pixels or regions through properties that could be statistics, geometric or analytical. For this research, in a first stage, it was on the measurement of spectral signatures in field in order to correlate them with the spectrum of the RapidEye image, and thus, to obtain a classification that may lead to segmentation and topological characterization. For this, the spectral signature capture was made in crops belonging to the Central Station Naranjal Cenicafé located in the rural municipality of Chinchiná, Caldas. After correlation analysis, classification results were adjusted specifically to two of the eighteen features: open area of fallow (E9) and grasses (E1) with an accuracy of 67,57% and 26,55% respectively. Given this result, a new technique was implemented founded on object-based segmentation, which takes into account, unlike the above techniques, not only the pixel spectral relationships but also the spatial relationships between them. This segmentation is the basis of topological analysis. The second stage, that is topological characterization, seeks to extract properties of regions of interest from the IDL programming topological operators, such as: the derivative, adhesion, and outside the border. In addition, these allow extract well defined properties, for instance: number of connected components, connected components simple or not simple, number of regions that make up the operator, pixel count and number of holes from regions. In conclusion, there are two main contributions in this research project: a) The correlation experimental spectra field results (hyperspectral) versus remote sensing (multispectral) b) The definition and demonstration of a topological basis of any imagery segmentation for discriminating regions of interest, in addition to its relationship and application of Geographic Information Systems. c) A topological definition of multispectral images using the compact-open topology on function spaces
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.relation.ispartofUniversidad Nacional de Colombia Sede Manizales Facultad de Ciencias Exactas y Naturales Departamento de Matemáticas y Estadística
dc.relation.ispartofDepartamento de Matemáticas y Estadística
dc.rightsDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombia
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.subject.ddc0 Generalidades / Computer science, information and general works
dc.subject.ddc55 Ciencias de la tierra / Earth sciences and geology
dc.titleAplicación espectral y topológica en el procesamiento de imágenes satelitales = Spectral and topological application on satellite imagery processing
dc.typeTrabajo de grado - Maestría
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.identifier.eprintshttp://bdigital.unal.edu.co/9255/
dc.description.degreelevelMaestría
dc.relation.referencesCastillo Romero, Oscar Gonzalo (2012) Aplicación espectral y topológica en el procesamiento de imágenes satelitales = Spectral and topological application on satellite imagery processing. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Manizales.
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject.proposalFirma espectral, Segmentación
dc.subject.proposalimagen satelital
dc.subject.proposaloperadores topológicos
dc.subject.proposalespacios de funciones // Spectral signature
dc.subject.proposalsegmentation
dc.subject.proposalsatellite Imagery
dc.subject.proposaltopological operators
dc.subject.proposalfunction spaces.
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.contentText
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2


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