Detección de Cambios en Imágenes Multiespectrales para el satelite Landsat 7 de la Nasa
En este proyecto se desarrollo una nueva metodología para detección de cambios, en imágenes satelitales (Landsat 7), con base en índices de comparación espectral. Para determinar la eficiencia del método propuesto, se realizaron pruebas con otro tipo de imágenes satelitales (Quickbird), a través de...
- Autores:
-
Ramos Galvis, Jeisson Fabian
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad Militar Nueva Granada
- Repositorio:
- Repositorio UMNG
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/16016
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10654/16016
- Palabra clave:
- DETECCION A DISTANCIA
TELEDETECCION - EQUIPOS Y ACCESORIOS
SATELITES ARTIFICIALES EN DETECCION A DISTANCIA
Remote Sensing
Change Detection
Index of spectral compararison
Landsat 7
Supervised Classification
Teledetección
Detección de Cambios
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Sensor remoto
Clasificación Supervisada
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En este proyecto se desarrollo una nueva metodología para detección de cambios, en imágenes satelitales (Landsat 7), con base en índices de comparación espectral. Para determinar la eficiencia del método propuesto, se realizaron pruebas con otro tipo de imágenes satelitales (Quickbird), a través de las métricas Overall Accuracy (OA) y Kappa Index (K), para comparar los resultados entre ambos tipos de imagenes. |
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Overall Accuracy (OA) and Kappa Index (K), for compare the result between both types of images.Pregradoapplication/pdfspaDetección de Cambios en Imágenes Multiespectrales para el satelite Landsat 7 de la NasaDetection of Changes in images multispectral for the Landsat 7 satellite of the Nasainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fDETECCION A DISTANCIATELEDETECCION - EQUIPOS Y ACCESORIOSSATELITES ARTIFICIALES EN DETECCION A DISTANCIARemote SensingChange DetectionIndex of spectral compararisonLandsat 7Supervised ClassificationTeledetecciónDetección de CambiosIndice de comparación espectralSensor remotoClasificación SupervisadaFacultad de IngenieríaIngeniería en TelecomunicacionesUniversidad Militar Nueva GranadaRenza Torres, D. (2015). Transformada Wavelet Compleja de Doble Árbol (DT-CWT) y su aplicación en Teledetección. Nuevos modelos y aplicaciones (Doctoral dissertation, ETSI_Informatica).Tewkesbury, A. P., Comber, A. J., Tate, N. J., Lamb, A., & Fisher, P. F. (2015). A critical synthesis of remotely sensed optical image change detection techniques. Remote Sensing of Environment, 160, 1-14.L.Wald, Data Fusion: Definitions and Architectures: Fusion of Images of Different Spatial Resolutions. Paris, France: Presses des MINES, 2002.ArGIS for Desktop, Función NDVI, Página Web, recuperado de http://desktop.arcgis.com/es/arcmap/10.3/manage-data/raster-and-images/ndvi-function.htmÍndice de Vegetación Diferencial Normalizado (NDVI) Formato PDF, recuperado de http://www.dpa.gov.ar/clima/informes/NDVI.pdfAkramullah, S. (2014). Digital video concepts, methods, and metrics: quality, compression, performance, and power trade-off analysis. Apress.Yuhas, R. H., Goetz, A. F., & Boardman, J. W. (1992). Discrimination among semi-arid landscape endmembers using the spectral angle mapper (SAM) algorithm.Kuching, S. (2007). The performance of maximum likelihood, spectral angle mapper, neural network and decision tree classifiers in hyperspectral image analysis. Journal of Computer Science, 3(6), 419-423.De Carvalho, O. A., & Meneses, P. R. (2000, February). Spectral correlation mapper (SCM): an improvement on the spectral angle mapper (SAM). In Summaries of the 9th JPL Airborne Earth Science Workshop, JPL Publication 00-18 (Vol. 9). Pasadena, CA: JPL PublicationA. Hore and D. Ziou, "Image Quality Metrics: PSNR vs. SSIM," 2010 20th International Conference on Pattern Recognition, Istanbul, 2010, pp. 2366-2369. doi: 10.1109/ICPR.2010.579A. F. Torres-Monsalve and J. Velasco-Medina, "Hardware implementation of ISODATA and Otsu thresholding algorithms," 2016 XXI Symposium on Signal Processing, Images and Artificial Vision (STSIVA), Bucaramanga, 2016, pp. 1-5.L. J. Uribe-Valencia and J. F. 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