Próximo tutorial 4-1. Procesamiento de imágenes digitales.

Presentación del tema: "Próximo tutorial 4-1. Procesamiento de imágenes digitales."— Transcripción de la presentación:

1 Próximo tutorial 4-1

2 Procesamiento de imágenes digitales

3 Tipos generales de procesamiento Pre-procesamiento para clasificación –Corrección radiométrica –Corrección geométrica Mejoramiento de imagen –Mejoramiento de contraste (estiramiento de histograma) –Filtración –Transformaciones especiales Extracción de componentes principales Índices de vegetación

4 Tipos generales de procesamiento, cont. Extracción de información temática –Por interpretación visual Ej., fotointerpretación –Por interpretación espectral Clasificación no-supervisada Clasificación supervisada Clasificación por inteligencia artificial Detección de cambios

5 Correciones radiométricas Propósito: recuperar los valores reflectancia correctos de los objetos telesensados. Tipos de error: –Fallas del instrumento –Reflectancia modificada por topografia –Interferencia atmosferica

6 Ej. de error del instrumento

7 Corrección geométrica

8 Estiramiento para contraste

9 Filtración Filtro para realzar bordes.

10 Extracción de información temática Por fotointerpretación:

11 Pasos generales para la clasificación digital

12

13 Definir el problema Identificar preguntas o hipótesis claras. Seleccionar área de estudio. Seleccionar clases o categorías a detectar. [Seleccionar tipo de dato telesensado.]

14 Seleccionar clases y tipo de dato telesensado Las características de los datos digitales (e.g., su resolución espacial) deben ser apropiadas para el nivel o jerarquía de clases deseado.

15 Seleccionar clases y tipo de dato telesensado

16

17

18 Criterios –Características del telesensor –Consideraciones ambientales Condiciones atmosféricas Condiciones del terreno Condiciones de organismos

19 Procesar imágenes Corregir imágenes Seleccionar proceso de clasificación –No supervisada –Supervisada –Con datos no-telesensados (datos auxiliares) –Híbrida (Ej., no supervisada seguida de supervisada) Clasificar

20 Clasificación no supervisada Extrae grupos de píxeles (clases espectrales) con características espectrales suficientemente similares entre sí mismos pero suficientemente distintos a los otros grupos. Los resultados son independientes de nuestro conocimiento sobre localización de tipos de cobertura en el área de estudio.

21 Proceso de agrupar

22

23

24

25 CLUSTER Uno de los algoritmos utilizados en Idrisi32

26 Picos y hombros en un histograma

27 ETM4

28 Composición de ETM2,3,4

29 Grupos amplios vs. Grupos finos

30 Necesidad de seleccionar 3 bandas de mayor contenido de información Utilizar PCA. Seleccionar bandas con alta correlación con los componentes principales. Evitar seleccionar bandas con alta correlación entre sí.