Metodología para el análisis automático de imágenes de sensores remotos de alta resolución basada en líneas

Abstract

Las imágenes de sensores remotos de muy alta resolución contienen información muy detallada sobre los objetos que se encuentran sobre la superficie de la tierra, lo que permite visibilizar patrones adicionales, pero cuya extracción eficiente usando técnicas de procesamiento automático se torna muy compleja, por lo que se hace necesario desarrollar nuevas técnicas que permitan detectarlos y clasificarlos. Esta investigación aborda una nueva aproximación basada en líneas, que permiten extraer la información requerida para determinar de forma automática la escala de la imagen, el proceso de segmentación, y finalmente, la clasificación de los objetos; conformando una metodología integrada, que utiliza solamente la información inherente a la escena bajo estudio, permitiendo determinar los parámetros requeridos para las técnicas utilizadas. Teniendo en cuenta lo anterior, se propuso como objetivo principal de esta investigación, proponer una metodología para el procesamiento automático de las imágenes de sensores remotos de alta resolución extrayendo la información requerida a partir de la línea seleccionada para la escena bajo estudio. Los resultados alcanzados demuestran que los métodos desarrollados para la determinación de la escala en la imagen, la segmentación y la clasificación, basados en la aproximación en líneas, logró rendimientos competitivos frente a los métodos vigentes, que usualmente requieren la participación de un experto o usuario, quien es el encargado de seleccionar los parámetros de acuerdo a su conocimiento o experiencia. Se puede concluir que la metodología basada en líneas desarrollada en esta investigación, que enlaza secuencialmente tres fases fundamentales en el procesamiento y análisis de imágenes de sensores remotos, ha demostrado un buen rendimiento, lo que permite vislumbrar un alto potencial a futuro.

Abstract: The high resolution remote sensing images contain very detailed information about objects on earth’s surface, showing additional patterns, but whose efficient extraction using automatic processing techniques becomes very complex, making it necessary to develop new techniques to detect and classify them. This research presents a new approach based on lines, that allows to extract automatically the information required to determine the image scale, to guide the image segmentation process, and finally, to classify objects; conforming an integrated methodology, which uses only the information inherent to the scene under study, allowing to determine the parameters required for the techniques used. Taking this into account, it was proposed as this research’s main objective, to propose a methodology for automatic processing of remote sensing images with very high resolution extracting the required information from the line previously selected for the scene under study. The results shows these developed methods for image’s scale determination, segmentation and classification, based on line approach, giving competitive returns against current methods, which usually require experto/user participation to choose the appropiate parameter setting according to their knowledge or experience. It can be concluded that the line-based methodology developed in this research, which integrates three fundamental stages on processing and analysis of remote sensing images, has demonstrated good performance and envisions a high potential for the future.