Procesamiento de Imágenes de Satélite

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Identificación y delimitación de humedales lénticos en el valle alto del río Cauca mediante el procesamiento digital de imágenes de satélite

Identificación y delimitación de humedales lénticos en el valle alto del río Cauca mediante el procesamiento digital de imágenes de satélite

En la India, la cartografía de humedales se ha llevado a cabo utilizando datos de teledetección. Se cartografiaron las zonas húmedas de 236 distritos bajo el programa “Nationwide Wasteland Mapping”. Diferentes autores cartografiaron las áreas de Khaziranga, Bharatpur y Sundarbans, utilizando datos del satélite indio IRS-IA y el sensor LISS (Linear Imaging Self-Scanning Sensor). También se cartografiaron los humedales costeros del delta Sundaban a partir de datos de IRS-1B LISS-II combinados con datos SAR procedentes del ERS-1 (Dwivedi, 1999). Algunos estudios encaminados a eva- luar el potencial de los sistemas SAR para la clasifica- ción de zonas inundadas y no inundadas se realizaron en la parte alta de los humedales del río Níger a su paso por Malí. Se utilizó una serie temporal de imágenes SAR del satélite ERS-1, desde noviembre de 1992 hasta octubre de 1993 (cada 35 días), seleccionando las imágenes de la estación seca y de máxima inundación. También se usaron datos adicionales disponibles de la NASA/DARA, imágenes radar transportado RADAR-C (SIR-C), X-SAR 994 e imágenes AVHRR.

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Sistema de procesamiento de imágenes NIR e IR aéreas para agricultura de precisión

Sistema de procesamiento de imágenes NIR e IR aéreas para agricultura de precisión

Un estudio para estimar la efectividad del GNDVI en la medición del rendimiento final del trigo se realizó en (S. M. Moges, 2004). Se demostró que el rendimiento final de los granos, en este caso trigo, puede predecirse utilizando una estimación durante la temporada del rendimiento. Se documentó que el uso de GNDVI está mayormente correlacionado con el rendimiento final de grano de maíz que el RNDVI en etapas tardías de crecimiento. El objetivo fundamental de este experimento fue determinar si GNDVI es un mejor predictor de forraje, biomasa y absorción de N del forraje que RNDVI, cuando la cobertura vegetal del suelo es superior al 50%, sin encontrarse una ventaja, ya sea de índice (RNDVI vs. GNDVI) uno sobre el otro. Así, se concluyó que el uso de cualquiera ya sea RNDVI o GNDVI es un predictor fiable de biomasa forrajera, la absorción de Nitrógeno del forraje, el rendimiento de grano, o la absorción de Nitrógeno en el grano de trigo de invierno. Las áreas de estrés de Nitrógeno en trigo fueron identificadas mediante el GNDVI en (Dennis L. Wright Jr, 2003). Una aplicación de Nitrógeno en la pretemporada del cultivo es un método para aumentar el contenido de proteínas y por lo tanto la calidad del trigo. Se analizaron 4 parcelas con distintas aplicaciones de Nitrógeno. Las imágenes se obtuvieron de dos sensores aéreos y por satélite. Las bandas utilizadas fueron el verde y el infrarrojo cercano (NIR) ya que son las necesarias para generar el (GNDVI) y asignar números a cada pixel en la imagen. Las parcelas con aplicaciones de 195 y 150 libras de N/Acre no resultaron muy diferentes entre ellas, mostrando un poco de variabilidad en el trigo. Sin embargo, las parcelas con 60 libras de N/Acre tenían valores significativamente más bajos. Como era de esperar, la trama sin aplicación pretemporada de Nitrógeno tuvo los rendimientos más bajos. Estos resultados confirmaron la expectativa de que las imágenes aéreas y satelitales junto al cálculo de IV como el GNDVI permiten hallar las áreas de estrés de Nitrógeno en trigo, las cuales podrán ser eliminadas sin malgastarlo calculándose un ahorro con este estudio de 42 dólares por ha en años estándar en este cultivo.

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Visualización y procesamiento de imágenes satelitales

Visualización y procesamiento de imágenes satelitales

el sensado de un segemento específico del espectro en frecuencia de las radiaciones electromagnéticas. En el caso particular del satélite Landsat-5-TM, una foto está compuesta por 7 bandas, perteneciendo las tres primeras bandas al espectro de luz visible y las restantes cuatro al espectro invisible infrarrojo. Luego una imagen satelital se compondrá de una o la superposición de varias bandas mediante algún tipo de asignación de color a cada una. Generalmente se acostumbra a mostrar una banda sola como una imagen en escala de grises, o se opta por la superpoción de tres bandas a elección, cada una asignada al rojos, verde o azul del pixel true color en el moitor. Cuando las bandas no corresponden a los colores con que se las pinta, se dice que es una imágen en colores falsos. También dentro del mismo proceso de elección de bandas se hace necesaria una ecualización de cada banda usando el histograma de intensidades de cada una. De otra forma se obtendría una imagen oscuras, con bajo contraste, y con poca definición en los niveles de color.

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Clasificación de imágenes de satélite mediante autómatas celulares

Clasificación de imágenes de satélite mediante autómatas celulares

Para solventar todos estos problemas, uno de los desaf´ıos m´ as complicados a los que se enfrenta la teledetecci´ on es el procesamiento de las enormes cantidades de datos re- colectados por los sat´ elites. Existen muchas t´ ecnicas que se utilizan en el ´ ambito de la teledetecci´ on con el objetivo de ayudar a los analistas expertos a interpretar los datos generados y ofrecidos por los sat´ elites. Algunas de las t´ ecnicas m´ as importantes son los algoritmos de clasificaci´ on de im´ agenes de sat´ elite, cuya finalidad es agrupar todos los p´ıxeles de una imagen digital en un n´ umero finito de clases, facilitando de este modo la interpretaci´ on de la enorme cantidad de datos contenidos en las bandas espectrales captadas por los sensores de los sat´ elites. Cuando se aplica un algoritmo de clasificaci´ on a una imagen de sat´ elite, los datos obtenidos por los sensores, almacenados como niveles digitales en forma de bandas espectrales, se transforman en una escala categ´ orica f´ acil de interpretar por parte de los analistas expertos. La imagen clasificada que se obtiene como resultado es un mapa tem´ atico de la imagen de sat´ elite original, donde los p´ıxe- les pertenecientes una la misma clase tienen unas caracter´ısticas espectrales similares. Los algoritmos de clasificaci´ on de im´ agenes de sat´ elite se pueden dividir en dos cate- gor´ıas principales: no supervisados y supervisados, y el uso de unos u otros depende del conocimiento previo que tengan los analistas expertos de la zona de estudio.

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Tecnologías para la prevención y mitigación de desastres naturales

Tecnologías para la prevención y mitigación de desastres naturales

El procesamiento e interpretación de imágenes que proporcione nuestro satélite submétrico Perú SAT-1 del antes y después de las inundaciones, puede permitir la geolocalización de los orígenes de los huaycos y la cuantificación de los volúmenes de agua acumulados día a día detectados por imágenes en 3D, el tránsito de las inundaciones y huaycos, para adoptar con ello soluciones de ingeniería civil (represas, diques, canales) que deriven los flujos de agua y potenciales huaycos para evitar que afecten a zonas pobladas. Ver Figura 9.

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Explotación de las imágenes de satélite en el Sistema SAIDAS en un entorno operativo

Explotación de las imágenes de satélite en el Sistema SAIDAS en un entorno operativo

Todas estas ventajas van a suponer, en un corto plazo, un cambio total en la operatividd diaria de un GPV o CNP. Del manejo de imágenes WEFAX se pasa a disponer de una gran can- tidad de productos de alta resolución recibidos en pequeños intervalos de tiempo, y con u n sistema de gran capacidad para su asimilación y tratamiento. Parece necesario disponer de un método eficaz y, sobre todo rápido, que permita aprovechar al máximo toda la información disponible.

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IJObject: Herramienta para la generación y caracterización de objetos en imágenes de satélite

IJObject: Herramienta para la generación y caracterización de objetos en imágenes de satélite

En esta sección se va a llevar a cabo un minucioso trabajo de cómo obtener una clasificación de imágenes multiespectrales con la herramienta ENVI. Se consideró hacer esta parte nada más comenzar este trabajo debido al escaso conocimiento en la materia y, gracias al potencial que tiene este programa, ha servido de ayuda para poder desarrollar el objetivo de la aplicación a desarrollar. Se adquiere una idea de lo que es una firma espectral, cómo funcionan diferentes algoritmos de clasificación (supervisados y no supervisados) con las distintas bandas de la imagen multiesprectal, qué es una matriz de confusión, qué es una ROI (Region Of Interest)… y todo ello de forma visual e interactiva. De este estudio se obtiene la conclusión de que los algoritmos más efectivos para clasificar (y que se incluyen en el plugin desarrollado) son los K-Means y derivados.

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Posibilidades de los filtros de Kalman en el pronóstico de imágenes de satélite y radar

Posibilidades de los filtros de Kalman en el pronóstico de imágenes de satélite y radar

Se trata ahora de ver las posibilidades de este método en el pronóstico de productos de teledetección. En este sentido y a través de la elección adecuada de las ecuaciones de pronóstico de los filtros de Kalman, se pueden diseñar esquemas de cálculo para la obtención de imágenes de satélite, en sus diferentes canales y para varios alcances de predicción. También requiere dosis de imaginación la elección de la ecuación de observación, al no haber en sí ningún producto directo a partir de los modelos numéricos igual a aquel que se quiere pronosticar. Aunque se pueden acoplar a otros esquemas de obtención de imágenes previstas basados en los modelos de trasferencia radiativa.

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Dinámica de uso del suelo y su efecto en el escurrimiento superficial en la cuenca del río grande, Tlalchapa, Guerrero

Dinámica de uso del suelo y su efecto en el escurrimiento superficial en la cuenca del río grande, Tlalchapa, Guerrero

Las coberturas obtenidas mediante las imágenes Landsat no fueron validadas satisfactoriamente debido a dos razones fundamentales: escaso nivel de detalle y errores detectados en el etiquetado en los mapas oficiales de referencia (escala 1:250,000). Mientras que el mapa obtenido de la imagen QuickBird fue digitalizado con el apoyo de visitas de campo. Los procesos de degradación detectados fueron: (1) la conversión de bosques de encino y selva baja, sin y con vegetación secundaria a pastizal y (2) conversión de selva baja, sin y con vegetación secundaria a agricultura de temporal. Dichos cambios explicaron el proceso de deforestación ocurrido a 1738.65 ha (15.03%) de la superficie total durante 33 años (1973-2006). Las condiciones de baja humedad y difícil acceso al bosque de encino determinaron el uso posterior de la cría extensiva de ganado caprino; mientras que en el caso de la selva baja caducifolia, una mejor disponibilidad de humedad y cercanía a las vías de acceso predispuso su cambio a agricultura de temporal.

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Granja para procesamiento en red de video e imágenes

Granja para procesamiento en red de video e imágenes

El desarrollo de los circuitos de alta escala de integración (LSI) y muy alta escala de integración (VLSI), desarrollos de tecnología de los años 1970 y 80 con miles de componentes en una sola pastilla del circuito, llevaron al surgimiento del microprocesador. Adicionalmente, el desarrollo de las arquitecturas de las unidades centrales de procesamiento de vectores (CPU), esto significó que podían procesarse cantidades grandes de datos matemáticos mucho más rápido que con otros tipos de procesadores, pero podían retardarse cuando se trataba de instrucciones muy complejas. Las supercomputadoras Cray, fueron modelos basados en la tecnología del vector, que introdujeron muchas innovaciones a finales de 1970 y principio de 1980 y eran las computadoras más rápidas de su tiempo.[2][3]

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Procesamiento de Imágenes Satelitales Utilizando PDICalc

Procesamiento de Imágenes Satelitales Utilizando PDICalc

El editor de expresiones se activa cada vez que se \pincha" una celda, y permite programar el contenido de la misma. Esta expresi¶on tambi¶en puede obtenerse \pinchando" la celda con el bot¶on derecho, opci¶on que despliega un men¶ u en el cual se permite modi¯car el origen de una celda (archivo, ecuaci¶on computada a partir de otras celdas, valor constante, etc.), editar los par¶ametros de la imagen, los ¯ltros, etc. Las operaciones aritm¶eticas se interpretan como operaciones pixel a pixel en el intervalo entero [0..255] (el usuario tiene opci¶on de decidir en cada caso de qu¶e manera se cierra el ¶algebra, por ejemplo cuando un pixel se hace negativo, mayor que 255, etc.). La gram¶atica incluye tambi¶en la operaci¶on unaria filtrar que denota un ¯ltro gen¶erico (ecualizaci¶on, convoluci¶on, morfol¶ogico, etc.), de manera de poder aplicar dicho procesamiento a una celda arbitraria. La gram¶atica permite combinar varias evaluacio- nes en una sola expresi¶on, por ejemplo celda3=filtrar(celda1+filtrar(celda2-g127)) denota la operaci¶on por la cual se le resta a la imagen en la celda 2 el valor de gris 127, al resultado se le aplica un ¯ltrado (a elegir por medio del men¶ u del bot¶on derecho). A esta imagen se le suma la imagen en la celda 1, y al nuevo resultado se le aplica otro ¯ltrado. La gram¶atica permite expresiones circulares, como por ejemplo celda1=filtrar(celda1). Es- te tipo de casos son ¶ utiles y necesarios cuando es necesario aplicar un procesamiento iterativo una cantidad indeterminada de veces (varias erosiones o varias dilataciones, por ejemplo). De esa forma el usuario puede observar no solo el resultado de ir aplicando iterativamen- te estos ¯ltros, sino el efecto que se produce cuando a la imagen obtenida se le aplica un procesamiento ulterior.

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Procesamiento digital de imágenes utilizando PDICalc

Procesamiento digital de imágenes utilizando PDICalc

procesamiento ulterior. Al pinchar una celda con el bot¶on derecho del mouse se descuelga un men¶ u que permite, manipular el contenido de la celda de varias maneras (abrir una imagen desde un archivo, o bien guardarla, copiar o pegar una imagen desde el clipboard, editar las propiedades del ¯ltrado a aplicar, cambiar el nombre de la celda, eliminar la celda, etc.) Entre las propiedades del ¯ltrado a aplicar es posible elegir la aplicaci¶on de ¯ltrado por convoluci¶on, ecualizaci¶on, ¯ltrado morfol¶ogico, etc., donde cada uno de los par¶ametros espec¶³¯cos (kernel de los ¯ltros, matrices morfol¶ogicas, etc.) se pueden elegir (ver Fig. 2). La programaci¶on de estos ¯ltros tambi¶en se puede copiar y pegar, lo cual es evidentemente de gran utilidad. Al pinchar la celda con el bot¶on izquierdo, el contenido de la misma se despliega en el preview. Pinchando sobre este lugar se despliega una ventana de view donde la imagen se aprecia en su tama~ no real. La ventana de view tiene una cantidad programable de im¶agenes previas almacenadas, de manera de poder comparar en tama~ no real varias im¶agenes al mismo tiempo. Por ¶ ultimo, podemos mencionar que en el men¶ u descolgable de archivo es posible guardar en disco como \proyecto" el estado completo de la planilla, incluyendo las im¶agenes contenidas en las celdas, la programaci¶on de los ¯ltros, etc. La imagen de cada celda se guarda como archivo .bmp, y el estado de los ¯ltros se guarda en un formato propietario de peque~ no tama~ no.

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Mitigación de impactos en el uso y conservación de la microcuenca del Río Huaca con enfoque comunitario de la investigación-acción, mediante análisis multitemporal

Mitigación de impactos en el uso y conservación de la microcuenca del Río Huaca con enfoque comunitario de la investigación-acción, mediante análisis multitemporal

Las imágenes satelitarias constituyen una formidable herramienta en el estudio y monitoreo de procesos de dimensiones geográficas que pudieran estar comprometiendo la sostenibilidad del desarrollo socioeconómico y sus actividades inherentes, como es el caso, al provocar la degradación ambiental, de suelos y aguas mediante el cambio de uso de la tierra en cuencas altas. En la cuenca alta del rio Huaca, el frente de uso agropecuario ha venido afectando las últimas áreas remanentes del bosque montano y las fuentes primarias de agua. Este trabajo tuvo como objetivo diseñar un programa de mitigación para el uso y conservación de la microcuenca del Río Huaca con enfoque comunitario, con base en el análisis multitemporal de imágenes en los períodos 1996 – 2011 – 2017. Se determinó el grado de deterioro por erosión del suelo y la afectación de nacientes y cursos de agua de la microcuenca y se formularon medidas de mitigación como programas de diferentes prácticas de conservación, cuya sociabilización permitirá su aplicación con el fin de evitar y revertir su degradación biofísica y contaminación. La interpretación y análisis de las imágenes aéreas se complementó con recorridos de campo para observación directa, y encuestas y entrevistas a profundidad de familias del grupo focal definido. Se constató que la cobertura de bosques naturales se redujo progresivamente desde 1996 a 2011, e, igualmente, que entre 2011 y 2017 se recuperó la sucesión natural en ciertas áreas y en otras se inició la cobertura por plantaciones forestales protectoras, lo que es indicativo del inicio del cambio en la tendencia degradante hacia la recuperación de la microcuenca. El levantamiento de campo permitió detectar el nivel de consciencia adquirido por la población local sobre el impacto ambiental y sus consecuencias y la necesidad de capacitarse para emprender las actividades necesarias para recuperar los recursos suelo y agua de la microcuenca del rio Huaca. El trabajo finaliza con la formulación de un Plan de Mitigación de la degradación ambiental de la microcuenca con la participación de la comunidad local.

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Procesamiento digital de imágenes en FPGA.

Procesamiento digital de imágenes en FPGA.

Para obtener una señal de TV semejante al del cine, decidieron dividir la frecuencia de la red eléctrica entre dos (60 Hz /2), para obtener 30 cuadros por segundo, pero concluyeron que esta frecuencia no era suficiente para obtener una imagen estable, por lo que existía un problema de parpadeo en la imagen, algo que en el cine no existía a una frecuencia de 24 fotogramas por segundo. En base a esto descubrieron que el cine utilizaba una técnica de sobre muestreo, que consistía en mostrar 2 veces el mismo fotograma. Para resolver el problema del parpadeo en la imagen se realiza una especie de entrelazado, pero además de eso el cine utiliza imágenes bidimensionales (frame completo), por lo tanto cada frame lo despliega completo al espectador, en cambio la tv, la imagen debe ser nuevamente muestreada a fin de obtener una señal unidimensional, de modo que pueda ser trasmitido por una medio normal. Para lograr esto, la imagen se muestra espacialmente en líneas horizontales, pixel por pixel, con un número de línea predeterminado hasta formar una imagen completa.

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				MONITOREO Y ADMINISTRACIÓN DE LOS ENLACES WIRELESS DE LOS PROVEEDORES DE SERVICIOS DE INTERNET (ISP) MEDIANTE UN SISTEMA DE GEOREFERENCIACIÓN VÍA WEB

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•Google Maps: Ofrece imágenes de mapas desplazables, así como fotografías por satélite del mundo e incluso la ruta entre diferentes ubicaciones o imágenes a pie de calle con Google Street View y el punto más importante del proyecto es el servicio de codificación geográfica haciendo posible el tomar coordenadas y ubicar marcadores en cualquier punto del mapa los cuales representarán a los AP’s de los ISP.

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Aplicaciones veterinarias del procesamiento de imágenes

Aplicaciones veterinarias del procesamiento de imágenes

Con en fin de asistir al proceso de decisión, se pueden usar distintos algoritmos de inteligencia artificial. Sin embargo, en este enfoque se ha implementado una regla sencilla basada en lógica difusa que analiza las diferencias entre las medidas calculadas a partir del conjunto de imágenes de prueba, clasificadas de acuerdo a la evaluación de expertos veterinarios y aquellas obtenidas por el algoritmo para imagen particular (Figura 4). Las medidas obtenidas a partir del primer conjunto fueron usadas como valores de referencia para definir intervalos de confianza para las propiedades geométricas derivadas de la región segmentada (A, D, L M y L m ). Para determinar un celo positivo se

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Respuesta nival de la cabecera de cuenca Cachi - Apacheta, Región Ayacucho, frente a la variación de la temperatura

Respuesta nival de la cabecera de cuenca Cachi - Apacheta, Región Ayacucho, frente a la variación de la temperatura

Evaluar el comportamiento de la precipitación, velocidad del viento y temperatura máxima y mínima del aire. Se realiza una evaluación y análisis geo estadístico de los datos de cobertura de nieve, precipitación, velocidad del viento y temperatura máxima y mínima media mensual y anual con ayuda del software R. Se elabora la base de datos previamente se aplicó los métodos de muestreo aleatorio simple para seleccionar las imágenes satelitales y de decodificación de datos de las bandas espectrales de las imágenes satelitales, cuyo proceso implicó el uso de algoritmos matemáticos y físicos, así como métodos de corrección de errores de medición; luego contando con la base de datos extraídos de las imágenes satelitales del periodo del 2000 al 2016 y los datos de la Estación Apacheta Se recolecta y clasificar imágenes satelitales MOD10A1 del sensor MODIS, y de las imágenes Landsat, para luego procesarlas dentro del límite de la cabecera de cuenca Cachi- Apacheta.

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Detección de Cambios en Imágenes de Satélite de Alta Resolución

Detección de Cambios en Imágenes de Satélite de Alta Resolución

Como estudiamos en el apartado 2.5, donde se explican la dispersión y absorción de la radiación, el vapor de agua de las nubes dispersa toda la radiación visible (lo que da su color blanco) y tiene una alta absorción en el infrarrojo térmico y parte del infrarrojo medio. Basándonos en estas propiedades, la detección de nubes se convierte en algo simple si estudiamos estas bandas del espectro electromagnético, tal como hacen los satélites meteorológicos. Pero las imágenes más usadas en la detección de cambios no disponen de esta información. Suelen usarse imágenes con tres bandas en el espectro visible (RGB) y, en algunos casos, otra banda en el infrarrojo cercano. Como ya hemos visto, toda esta radiación es reflejada por las nubes y, por tanto, son capturadas en las imágenes con altos valores en los niveles digitales de todas las bandas. Podríamos pensar que para detectarlas y eliminarlas del proceso de detección, basta con aplicar un umbral alto y seleccionar aquellos píxeles cuyo nivel digital supere ese valor umbral. Pero en ese caso, también estaríamos seleccionando otros elementos de la superficie terrestre con una alta reflectividad.

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Análisis evaluativo de índices espectrales en imágenes de satélite

Análisis evaluativo de índices espectrales en imágenes de satélite

El objetivo general de este proyecto es establecer y desarrollar una metodología de evaluación de índices espectrales específicos para discriminar cubiertas inundadas. comparación de estas. Para ello se quiere establecer un proceso metodológico basado en técnicas de procesado de las imágenes que de manera tradicional estén contempladas en software comercial y de libre distribución. Las imágenes de estudio deberán tener un antes y un después para la posterior comparación entre ellas. Mediante el uso del espectro espectral obtendremos una información completa sobre los pixeles de las imágenes. Esto nos permitirá diferenciar zonas anegadas por el agua de zonas secas.

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Procesamiento de imágenes en Android

Procesamiento de imágenes en Android

En el presente documento se describe el proyecto realizado como Trabajo de Fin de Grado (TFG) en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de Málaga (ETSII) bajo la dirección de la profesora Amparo Ruiz Sepúlveda. El proyecto consiste en la realización de una aplicación para la plataforma móvil Android que incluya el procesamiento de imágenes en una de sus funcionalidades, además del desarrollo de una aplicación web cuya tarea fundamental es gestionar la aplicación y ofrecer una manera agradable y visual de cargar los datos necesarios para el

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