Desarrollo de libreria en matlab para el calculo de indices de vegetacion y relacion de bandas a partir de imagenes espectrales e hiperespectrales
El objetivo del presente trabajo es desarrollar una librería en Matlab enfocada en el procesamiento de imágenes hiperespectrales y en el cálculo de índices de vegetación; parámetro calculado a partir la reflectancia a distintas longitudes de onda y que es particularmente sensible a la cubierta veget...
- Autores:
-
Suarez Muñoz, Carlos Mario
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Instituto Tecnológico Metropolitano
- Repositorio:
- Repositorio ITM
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/5566
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12622/5566
- Palabra clave:
- Sensor
Satelites
Imagenes Hiperespectrales
Procesamiento
Sensor
Satellites
Hyperspectral Images
Prosecution
Matlab (Lenguaje de programación)
Procesamiento de imágenes
Diagnóstico por imagen
Sensores de imagen
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El objetivo del presente trabajo es desarrollar una librería en Matlab enfocada en el procesamiento de imágenes hiperespectrales y en el cálculo de índices de vegetación; parámetro calculado a partir la reflectancia a distintas longitudes de onda y que es particularmente sensible a la cubierta vegetal; también corresponde a un número generado por alguna combinación de bandas espectrales, que a su vez puede tener alguna relación con la cantidad de vegetación presente en algún pixel dado. En este trabajo se aplicaron algunos índices de vegetación como: NVDI, GNVDI, OSAVI, y LSWI. Se realizó el procesamiento de imágenes remotas satelitales capturadas sobre el oriente de Antioquia (Rionegro y El Retiro) y al Municipio de Envigado. Para el desarrollo de esta propuesta se trabajó con los sensores Aviris, Landsat y Sentinel , ya que estos datos son de acceso libre. Los sensores Landsat 8 y Sentinel 2 son sistemas satelitales que capturan datos cada 16 o 10 días respectivamente. Por su parte el sensor Aviris se emplea sobre una plataforma área y captura 224 canales (bandas) espectrales contiguos con longitudes de onda de 400 a 2500 nanómetros; de este sensor se encuentran diferentes imágenes de acceso abierto. Los resultados dependen del índice implementado, el cual permite establecer umbrales y comparar imágenes del suelo. Se establecen unos rangos y valores para que a partir de éstos se obtengan resultados sobre los niveles correspondientes a características como agua, construcciones y vegetación. |
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Se realizó el procesamiento de imágenes remotas satelitales capturadas sobre el oriente de Antioquia (Rionegro y El Retiro) y al Municipio de Envigado. Para el desarrollo de esta propuesta se trabajó con los sensores Aviris, Landsat y Sentinel , ya que estos datos son de acceso libre. Los sensores Landsat 8 y Sentinel 2 son sistemas satelitales que capturan datos cada 16 o 10 días respectivamente. Por su parte el sensor Aviris se emplea sobre una plataforma área y captura 224 canales (bandas) espectrales contiguos con longitudes de onda de 400 a 2500 nanómetros; de este sensor se encuentran diferentes imágenes de acceso abierto. Los resultados dependen del índice implementado, el cual permite establecer umbrales y comparar imágenes del suelo. Se establecen unos rangos y valores para que a partir de éstos se obtengan resultados sobre los niveles correspondientes a características como agua, construcciones y vegetación.The objective of this work is to develop a Matlab library focused on the processing of hyperspectral images and the calculation of vegetation indexes; parameter calculated from reflectance at different wavelengths which is particularly sensitive to vegetation cover; it also corresponds to a number generated by some combination of spectral bands, which in turn may have some relationship to the amount of vegetation present in a given pixel. In this work some vegetation indexes were applied such as: NVDI, GNVDI, OSAVI, and LSWI. The processing of remote satellite images captured over eastern Antioquia (Rionegro and El Retiro) and the Municipality of Envigado was carried out. For the development of this proposal we worked with the Aviris, Landsat and Sentinel sensors, since these data are freely accessible. The Landsat 8 and Sentinel 2 sensors are satellite systems that collect data every 16 or 10 days respectively. For its part, the Aviris sensor is used on an area platform and captures 224 contiguous spectral channels (bands) with wavelengths from 400 to 2500 nanometers; for this sensor there are different open access images. The results depend on the implemented index, which allows establishing thresholds and comparing images of the soil. Ranges and values are established so that, based on these, results are obtained on the levels corresponding to characteristics such as water, buildings and vegetation.Ingeniero de Sistemaspregradoapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Acceso abiertoAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2SensorSatelitesImagenes HiperespectralesProcesamientoSensorSatellitesHyperspectral ImagesProsecutionMatlab (Lenguaje de programación)Procesamiento de imágenesDiagnóstico por imagenSensores de imagenDesarrollo de libreria en matlab para el calculo de indices de vegetacion y relacion de bandas a partir de imagenes espectrales e hiperespectralesDevelopment Of A Matlab LIbrary For CalculatingThe Indexes Of Vegetation From Spectral ImagesFacultad de IngenieríasIngeniería de SistemasInstituto Tecnológico MetropolitanoTrabajo de grado de pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisPublicationORIGINALCarlos Mario_Suarez Muñoz_2021.pdfCarlos Mario_Suarez Muñoz_2021.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf3331776https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/170ae2b7-6229-43f8-b44c-456b9bed0c66/downloadeb9302e02a9ac3b0ebafc771ac8a0e07MD57trueAnonymousREADFGB-019-Carta-de-autorizacion-SuarezMuñoz.docxFGB-019-Carta-de-autorizacion-SuarezMuñoz.docxcarta autorizacionapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document142688https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/a580f46b-1767-446a-90c6-c52d46bc1e61/download2b87cfea1587f38b8a4e5257b749bc6bMD59falseAnonymousREAD2040-12-31LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81390https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/425a815d-8a15-4eb6-8d68-7cc5f6de0dcd/download3a97a9dfd77fe482590ef3459113fa20MD56falseAnonymousREADTHUMBNAILCarlos Mario_Suarez Muñoz_2021.pdf.jpgCarlos Mario_Suarez Muñoz_2021.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4252https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/e4e32698-1d13-455e-ad75-42c8d0ee71ce/downloada5a6274975f5a22ccdca7f14a0c252c4MD58falseAnonymousREADTEXTCarlos Mario_Suarez Muñoz_2021.pdf.txtCarlos Mario_Suarez Muñoz_2021.pdf.txtExtracted texttext/plain46380https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/b55d142e-e335-490c-b932-cd627ccfb7bc/downloadd8f7617100ceff69c513a75a49fdf17cMD510falseAnonymousREADFGB-019-Carta-de-autorizacion-SuarezMuñoz.docx.txtFGB-019-Carta-de-autorizacion-SuarezMuñoz.docx.txtExtracted texttext/plain5188https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/6f50e253-12a4-46b8-a7ed-78ac1bd55dfb/downloadf6fe3c255622ce31b46fc152d14959c6MD511falseAnonymousREAD2040-12-3120.500.12622/5566oai:dspace-itm.metabuscador.org:20.500.12622/55662025-06-24 09:25:06.102http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/open.accesshttps://dspace-itm.metabuscador.orgRepositorio Instituto Tecnológico Metropolitano de Medellínbdigital@metabiblioteca.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 |