PDF superior Procesamiento de Imágenes Satelitales Utilizando PDICalc

Procesamiento de Imágenes Satelitales Utilizando PDICalc

Procesamiento de Imágenes Satelitales Utilizando PDICalc

En el caso espec¶³¯co del procesamiento de im¶agenes satelitales, es evidente la aparici¶on de circunstancias adicionales que es necesario tener en cuenta. Entre ellas mencionamos la dispa- ridad de formatos, el hecho de que es necesario trabajar con varias bandas simult¶aneamente, y los requerimientos de procesamiento espec¶³¯cos del tema. Por dichas razones, en este tra- bajo presentamos los desarrollos adicionales agregados al sistema PDICalc para facilitar la gesti¶on y procesamiento de im¶agenes satelitales.

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PDICalc: una planilla de cálculo para el procesamiento digital de imágenes

PDICalc: una planilla de cálculo para el procesamiento digital de imágenes

Uno de los problemas m¶as comunes que ocurre cuando se utiliza el PDI, es que ¶este incluye un conjunto heterog¶eneo de t¶ecnicas (histogramas, ¯ltrado, morfolog¶³a, etc.) entre las cuales es necesario elegir el m¶as conveniente por prueba y error. Podemos decir que aplicar PDI consiste en dise~ nar en forma iterativa una secuencia de procesos, eligiendo los mismos de acuerdo a su efecto sobre las im¶agenes intermedias, y manipulando los par¶ametros en forma conveniente. De esta manera se trabaja con la mayor¶³a de los sistemas de procesamiento que acompa~ nan a diversos aparatos o instrumentos cient¶³¯cos (microscopios electr¶onicos, gestores de im¶agenes satelitales, procesadores de im¶agenes m¶edicas, etc.). Muchas veces, sin embargo, estas complejas cadenas de procesos deben aplicarse a m¶as de una imagen, lo cual resulta tedioso pues es necesario aplicar cada uno de los pasos con los mismos par¶ametros.
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Procesamiento Inteligente de imágenes satelitales . Métodos avanzados y acelerados de segmentación y fusión de información

Procesamiento Inteligente de imágenes satelitales . Métodos avanzados y acelerados de segmentación y fusión de información

La combinación de estas técnicas en imágenes satelitales es relativamente reciente (Hilker et. al., 2009; Hu et. al., 2005; Ursani et. al., 2012). La metodología requiere en primera instancia la elaboración de mosaicos de cada una de las modalidades, para proceder luego a su registración. Luego se genera un vector de descriptores para etiquetar los píxeles a partir de elementos característicos en las diferentes áreas a segmentar con el objetivo de determinar cuáles de ellos son efectivos como clasificadores. Finalmente se agrupan los píxeles con las mismas etiquetas en regiones, utilizando algoritmos de crecimiento de regiones, detección de bordes, y demás metodologías. Adicionalmente, puede aplicarse la metodología a series temporales de imágenes, con el objeto de elaborar análisis multitemporales en las áreas segmentadas. Los algoritmos de segmentación que se investigarán principalmente serán:
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Protocolo de procesamiento de imágenes satelitales para el entrenamiento y prueba de una red neuronal de predicción de daño ecológico por extracción ilegal de minerales dentro del marco de celebración de los 100 años de la Fuerza Aérea Colombiana

Protocolo de procesamiento de imágenes satelitales para el entrenamiento y prueba de una red neuronal de predicción de daño ecológico por extracción ilegal de minerales dentro del marco de celebración de los 100 años de la Fuerza Aérea Colombiana

Uno de los artículos más notables en este campo es el Modelo de Restauración de Áreas Degradadas por Minería Ilegal en el Bagre Colombia, donde de evidencia que la minería aurífera aluvial, explota la mayor parte del área de humedales asociados al río Nechí en el municipio del Bagre, Antioquia – Colombia, lugar donde se han identificado graves problemas en la conectividad de las corrientes fluviales por minería, debido a lo anterior Vanegas (2014) plantea un modelo conceptual de restauración ecológica (RE) a escala regional con aplicación en humedales tropicales utilizando elementos de los modelos Bradshaw, NRC y Adaptable, potencial de restauración y 38 variables que componen su calificación. (Vanegas Villa, 2014).
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Visualización y procesamiento de imágenes satelitales

Visualización y procesamiento de imágenes satelitales

El procesamiento de imágenes implica la manipulación e interpretación de imágenes digitales con la ayuda de una computadora. La aplicación de esta técnica al sensado remoto comenzó hace unos treinta años, utilizando datos e imágenes aéreas digitalizadas usando scaners multiespectrales. En 1972 se lanzó el Landsat-1, que hizo ampliamente disponibles las imágenes satelitáles digitales. En ese entonces el procesaminto digital era prohibitivo, debido al costo de las computadoras existentes, los tiempos necesarios, y las bajas prestaciones. En la actualidad, una PC estándar con suficiente velocidad de procesamiento, cantidad de memoria y capacidad de disco puede procesar fácilmente imágenes satelitales de muchos de los satélites orientados al estudio civil de recursos de tierra. La Visualización Científica es una disciplina reciente que busca mejorar la comprensión de datos de diverso tipo por medio de la representación visual. Aplicada a las imágenes satelitales, la Visualización propone la utilización de diversas técnicas que permiten mejorar la comprensión y análisis de determinadas características en las mismas.
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Análisis dinámico multitemporal del río Piura aplicando teledetección, en el distrito de Piura, provincia de Piura, departamento de Piura

Análisis dinámico multitemporal del río Piura aplicando teledetección, en el distrito de Piura, provincia de Piura, departamento de Piura

El presente trabajo de investigación titulado: “Análisis dinámico multitemporal del río Piura aplicando teledetección, en el distrito de Piura, provincia de Piura, departamento de Piura”, tuvo como objetivo identificar mediante la teledetección, el Índice diferencial de Agua Normalizado y la técnica de análisis multitemporal el área que llegó a cubrir el agua en los márgenes del río Piura, entre las coordenadas UTM- WGS84-17S Este: 538419.975m Este: 546129.975m y Norte: 9429286.962m – Norte: 9436287.665m. Utilizando 2 imágenes satelitales del sensor Landsat 5 TM, 8 imágenes satelitales del sensor Landsat 7 ETM y 2 imágenes satelitales del sensor Sentinel 2, que se obtuvieron del servidor EarthExplorer y el software QGIS 2.18.18, calculando el Índice Diferencial de Agua Normalizado (NDWI) con las bandas Green (verde) y NIR (infrarrojo cercano) se obtuvo valores numéricos en los cuerpos de agua y aplicando algoritmos en el procesamiento digital para reclasificarlos y categorizarlos, obteniendo valores calculados de la superficie de agua dentro de la zona de estudio entre los años 1997 y 2017. De acuerdo a los objetivos, los resultados obtenidos demostraron que aplicando la teledetección y la técnica de análisis multitemporal son efectivos para el cálculos del área que llego a cubrir el agua en los márgenes del río Piura, obteniendo como resultado un área mínima de 39.776 ha y un área máxima de 134.054 ha. Se validó con la prueba estadística de “Chi Cuadrado” con una exactitud de 95%, calculando un valor Chi Cuadrado de
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Procedimiento para la actualización del catastro minero utilizando las imágenes satelitales y la pc Tablet.

Procedimiento para la actualización del catastro minero utilizando las imágenes satelitales y la pc Tablet.

El procedimiento que actualmente se prevé utilizar para la obtención de la superficie catastral rústica es fruto de la evolución de otras metodologías anteriores. Por otro lado, la tecnología en el mundo está en constante desarrollo y los procesos de actualización catastral no son ajenos a ello. Los modernos avances en los procesos fotogramétricos digitales, el desarrollo de potente software y hardware, la evolución vertiginosa de las técnicas de procesamiento digital de imágenes, la capacidad de gestión y análisis de los actuales sistemas de información geográfica, etc., son buenas pruebas de ello. Estas tecnologías, en los últimos años, están afectando en gran medida a los procesos de actualización catastral rústica y son incorporadas con el objeto de conseguir más precisión.
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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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Desarrollo de una biblioteca para el procesamiento de imágenes utilizando tecnologías web

Desarrollo de una biblioteca para el procesamiento de imágenes utilizando tecnologías web

A continuaci´ on se presentan las pruebas llevadas a cabo con la biblioteca: hasta nuestro conocimiento no existen herramientas similares, por lo tanto las comparaciones se realizar´an con las bibliotecas de procesamiento m´as utilizadas (stand-alone). Las comparaciones de tiempos de procesamiento con estas herra- mientas no es posible debido a que son implementadas de forma optimizada para las diferentes arquitecturas y sistemas operativos sobre los que operan. En primer t´ermino se analiza el rendimiento de la biblioteca para procesamientos en tiempo real, considerando el flujo de video de una c´ amara web est´andar. A continuaci´ on se presentan los resultados de los an´ alisis de portabilidad y compatibilidad de la biblioteca en los navegadores m´as utilizados.
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Desarrollo de un método para la clasificación automatizada de imágenes Landsat 8 mediante Redes Neuronales Artificiales

Desarrollo de un método para la clasificación automatizada de imágenes Landsat 8 mediante Redes Neuronales Artificiales

Las redes neuronales artificiales han sido usadas en la clasificación de imágenes multiespectrales por más de 3 décadas, demostrando cualidades importantes para la clasificación y post-clasificación en comparación con algoritmos ampliamente conocidos y utilizados tradicionalmente, tal y como el algoritmo de máxima verosimilitud (Bischof et al., 1992). Las principales aplicaciones en las que tiene lugar el uso de redes neuronales artificiales, particularmente en el tratamiento de imágenes multiespectrales LANDSAT abarca clasificación temática en general (Kamata et al., 1992, Salahova, 2007), clasificación de nubes (Lee et al., 1990), clasificación de uso de suelo y cobertura (Gao et al., 2007, Mas, 2003, Paola and Schowengerdt, 1995), clasificación multi-temporal (Chae et al., 1997), en el desarrollo de algoritmos de descomposición espectral (Lee and Lathrop, 2006, Yoshida and Omatu, 2001), estudios de biodiversidad (Foody and Cutler, 2002), detección de cambios (Feldberg et al., 2002), normalización radiométrica (Velloso et al., 2002), métodos de inversión para estimar parámetros biofísicos (Fang and Liang, 2003, Zhao et al., 2007), reconocimiento de patrones (Neagoe and Strugaru, 2008),
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Metodología para identificar la variación espacio-temporal de la cobertura vegetal mediante las técnicas dela Geomática, Valle de Cañete

Metodología para identificar la variación espacio-temporal de la cobertura vegetal mediante las técnicas dela Geomática, Valle de Cañete

En el diseño del módulo MCTK, un filtro de archivos está preestablecido por lo que sólo se mostrarán en el cuadro de diálogo de selección los archivos que comienzan con el carácter “M” y tienen una extensión “.HDF”. Solo el archivo puede ser seleccionado a la vez para el procesamiento. Cuando un producto MODIS válido se suministra al MCTK, los diversos campos de la interface se actualizarán. Debajo del botón “Imput HDF” se muestra los metadatos correspondientes al archivo introducido. Las opciones de georreferenciación para datos convertidos aparecerán directamente debajo del visor de metadatos. Las opciones de procesamiento aparecen en el lado derecho y proporcionan una lista interactiva de lo que se puede hacer con los archivos introducidos. Esta lista es diferente para cada producto MODIS (Guerrero 2014).
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Estudios de sistemas de cuerpos utilizando técnicas de procesamiento de imágenes

Estudios de sistemas de cuerpos utilizando técnicas de procesamiento de imágenes

Una vez que cada grupo genera su propio conjunto de filmaciones se procesa la información. Utilizando un software gratuito (Avidemux), de licencia GPL, se pasan las filmaciones a fotogramas guardándolas en formato jpg (jpg son las siglas de Joint Photographic Experts Group, formato de compresión de imágenes estándar, ampliamente utilizado). El Avidemux es una aplicación libre diseñada para la edición y procesado de video multipropósito. La utilización de este tipo de programas permite que los estudiantes puedan procesar sus propias imágenes y elegir las secuencias de fotogramas adecuadas para el desarrollo del trabajo. Seleccionado el conjunto de imágenes a analizar, cada grupo completa en el programa la secuencia de imágenes a procesar y lo corre. Por cada imagen, el programa le pide que marque la posición (x,y) de los objetos a estudiar, de tal manera de guardar esa información y procesarla.
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Estrategia de navegación para la plataforma robótica NAO usando landsmarks mediante reconocimiento de figuras geométricas

Estrategia de navegación para la plataforma robótica NAO usando landsmarks mediante reconocimiento de figuras geométricas

De esta manera, se han desarrollado diferentes métodos y técnicas de procesamiento que permite realizar el desarrollo de aplicaciones en campos como medicina, agricultura, electrónica y demás. Algunos de estas técnicas de procesamiento son los métodos de esqueletización, que permite obtener el esqueleto de determinadas figuras u objetos (Méndez, Villa, & Cisneros Barahona, 2017). Estos métodos consisten en tomar la cantidad mínima de pixeles de una figura, manteniendo la forma de la misma. De esta forma, el resultado será un esqueleto delgado, centrado y continuo, que permita simplificar el análisis de la imagen (Carranza Athó, 2006).
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Distribución espacial de la contaminación por fuentes fijas y su relación con parámetros hidrológicos en la zona centro del departamento del Tolima

Distribución espacial de la contaminación por fuentes fijas y su relación con parámetros hidrológicos en la zona centro del departamento del Tolima

Esta se enfoca a la búsqueda de imágenes satelitales ya que estas amplían la capacidad de los ojos humanos. De ahí la importancia de entender las propiedades espectrales de los diferentes materiales (bandas) y objetos de la superficie de la tierra para poder interpretar y sacar provecho a las imágenes satelitales (León, 2002). Luego de obtener las imágenes respectivas, se extraen las bandas ‘necesarias (verde, roja, infrarroja, térmica, etc.) para realizar los índices espectrales requeridos (Nicolás herrera) y se les realiza una corrección atmosférica a nivel del suelo con el programa IDRISI SELVA, el cual es un software de fácil manejo que contiene más de 300 módulos para el análisis SIG. (Pesantez Pacheco, 2015) La zona de estudio, en este caso, son los municipios de Alvarado, Coello, Espinal, Flandes, Guamo, Piedras, San Luis, Valle de San Juan y Saldaña.
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Diseño e implementación de un sistema para aprendizaje de formas y colores para niños con habilidades diferentes utilizando procesamiento de imágenes

Diseño e implementación de un sistema para aprendizaje de formas y colores para niños con habilidades diferentes utilizando procesamiento de imágenes

José Porras y Miguel de la Cruz presentan el diseño e implementación de un sistema automatizado de clasificación de objetos y colores haciendo uso de la visión artificial y procesamiento de imagen. Usan un hardware que soporta el traslado de objetos de colores y formas geométricas distintas. Y mediante el uso del Matlab, con el procesamiento de imágenes se logra clasificarlo según el color en un contenedor, de igual manera reproduce la forma geométrica que tiene dicho objeto. (Porras y de la Cruz). Este proceso contribuye a la realización del tercer, cuarto y quinto objetivo específico de la presente tesis, respecto al reconocimiento de objetos, haciendo uso de procesamiento de imágenes según su forma geométrica y color, la limitante de esta tesis es que no hace la mención de color y forma de manera auditiva, pero textualmente si lo hace. Aunque no haya sido diseñado para aplicaciones en aprendizaje de formas geométricas y colores en niños con SD, es sin duda una herramienta muy útil para aplicarlo en diversas situaciones en la que se quiera hacer uso del reconocimiento de este tipo.
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Identificación de vegetación en imágenes satelitales

Identificación de vegetación en imágenes satelitales

Las imágenes satelitales representan una fuente de información de la cual se pueden extraer datos espacialmente distribuidos a partir del análisis y procesamiento digital. En la actualidad, existen soluciones comerciales de software de procesamiento de datos provenientes de fuentes de teledetección del mercado, las cuales, proporcionan herramientas para crear, manipular, analizar y clasificar imágenes. Sin embargo las licencias de uso suelen tener precios elevados, haciendo poco accesible su adquisición. Por otra parte, éste tipo de software, depende de la experiencia de un fotointerpretador y del conocimiento a priori de la zona, para realizar la clasificación de imágenes, quitándole totalmente la autonomía al software, ya que depende de las decisiones del usuario. Es por ello, que en el presente trabajo de tesis se plantea el desarrollo de un algoritmo que identifica vegetación partiendo de las características propias de la imagen.
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Sistema de reconocimiento morfológico de microorganismos usando una red Neuronal

Sistema de reconocimiento morfológico de microorganismos usando una red Neuronal

Además se realizó un proceso de segmentación, que extraía las estructuras internas de los microorganismos Ameba y Giardia Lamblia (núcleos); sin embargo el primero no presenta la misma forma siempre; no aplicando a un reconocimiento morfológico externo, pero para el segundo, esta información junto a los datos de la forma externa, si permiten definirlo y realizar procesos de reconocimiento con un alto grado de precisión; sin embargo pequeñas variaciones de contraste y brillo, producían la incorrecta extracción de características internas de la Giardia Lamblia, a consecuencia de que los métodos de segmentación no podían adaptarse a estos cambios. Las técnicas de segmentación utilizadas (de manera individual) fueron: umbralización, watershed, y region growing; que han sido diseñadas para imágenes donde existe una clara separación entre los tonos de los colores.
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Procesamiento, interpretación y análisis de imágenes satelitales en la banda de los 400 a 700 nanómetros para aplicaciones de percepción remota

Procesamiento, interpretación y análisis de imágenes satelitales en la banda de los 400 a 700 nanómetros para aplicaciones de percepción remota

Habiendo elegido este método, se lleva a cabo dichas correcciones, iniciando de primera línea, la corrección topográfica, para realizar esto, debemos de asignar de manera manual y en base al análisis visual que hemos hecho de la imagen generada, dos filtros: uno para el nivel de nubosidad y otro para el nivel de agua, esto para modificar los niveles de reflectividad que estos generan. Llevado a cabo el proceso de corrección topográfica se generaran algunas modificaciones e la i age , pa a pode ap e ia las de ejo a e a, el is o p og a a i da la op ió Haze Mask pa a pode o se a los a ios ue suf ió la i age , di hos a ios se á esaltados por alguna mancha roja del tamaño de la corrección, esto como se puede apreciar en las imágenes siguientes (Ver Figura 28,29,30)
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Detección de defectos en telas poliéster utilizando técnicas de procesamiento de imágenes

Detección de defectos en telas poliéster utilizando técnicas de procesamiento de imágenes

Luego de haber concluido el primer proceso de identificación de (MC), El proceso para la detección de de MA, se inició con el procesamiento de la imagen adquirida en tiempo real, paso siguiente se utilizó la librería del IMAQ ColorBCGLookup VI, se procedió a dar valores fijos de brillo, contraste y gama a los tres planos de la imagen en modo RGB, a continuación se asignó un rango de valores a reemplazar 167-194 (Ver Tabla 7 y anexo 2), se procedió a utilizar el IMAQ color threshold VI como se observa en la Figura 38, el cual permitió que todos los pixeles que se encuentran dentro del rango mencionado están siendo reemplazados por el valor numérico de 255 (color blanco), lo que produjo que las manchas de aceite se vean resaltadas de
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Analisis y determinación de los corredores viales por la matriz origen destino en el Cono Sur de Arequipa (Jacobo Hunter, J L B  y R , Socabaya y Characato)

Analisis y determinación de los corredores viales por la matriz origen destino en el Cono Sur de Arequipa (Jacobo Hunter, J L B y R , Socabaya y Characato)

La presente tesis tiene como objetivo la determinación de los corredores viales en el cono sur de la ciudad de Arequipa, esto en aporte a los esfuerzos que se realizan para mitigar problemas como: congestión vehicular, contaminación y mayor utilización del transporte privado en relación al transporte público. Se usó un modelo de demanda ampliamente utilizada en planificación urbana “el modelo clásico de transporte”. Los datos fueron obtenidos de encuestas por hogares origen-destino perteneciente a una muestra del área de estudio y consolidada en una matriz de viajes al año base 2016. El análisis está orientado principalmente a viajes en modo transporte público, por ello se analizó los modelos de generación, distribución y asignación a la red. En la etapa de generación se empleó el método de regresión lineal usando como variables a datos socioeconómicos, en la etapa de distribución se aplicó el modelo gravitacional utilizando como función de impedancia a la distancia física, como paso final, en el modelo asignación a la red se usó el principio de equilibrio de usuario y para su análisis el software TransCAD. Como resultado de la asignación se obtuvo un esquema que simula el flujo de viajes en una red viaria. Se estableció un escenario futuro proyectando la información socioeconómica al año 2026, útil para plantear soluciones a largo plazo. Con el punto máximo de demanda al año 2026 (punto con máxima cantidad de viajes) se propuso un sistema de transporte masivo adecuado para nuestra área de estudio, así mismo se planteó características del vehículo y del corredor.
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