CLASIFICACIÓN MULTIBANDA MULTIRESOLUCIÓN Cira Francisca Zambrano Gallardo Boris Escalante Ramírez
Temas : Antecedentes Objetivo Clasificación multibanda Clasificación multiresolución Clasificación multibanda – multiresolución Resultados Conclusión Comentarios y preguntas
Antecedentes Este trabajo es una continuación de la tarea iniciada en la maestría. En el referido trabajo se desarrolló la fusión de imágenes de diferentes sensores remotos con distintas resoluciones espaciales y espectrales. El mismo dejó como posibilidad de trabajo la clasificación de dicha información. De ahí se partió para la elaboración de este
Objetivo Desarrollar una técnica de clasificación que hagan uso de la información de las imágenes de entrada para obtener una clasificación. En la descomposición de imágenes se emplea la Transformada de Hermite. La clasificación multibanda se basa en Campos Aleatorios de Markov. La clasificación multiresolución se realiza a través de la información jerarquizada
Regla de Bayes Clasificación multibanda
Para k={Nd-1,…,1,0}; Para k=Nd Sea A(k) la función jerarquizada que describe el comportamiento de la clasificación multiresolución Clasificación multiresolución
Para k={Nd-1,…,1,0}; Para k=Nd Clasificación multibanda multiresolución
Resultados
Imagen Original
Clasificación multibanda
Clasificación multiresolución
Clasificación multibanda multiresolución
La clasificación multibanda – multiresolución muestra resultados que ayudan en la clasificación a diferentes escalas. Esta técnica puede ser útil para unir información de diversos sensores, dando cabida a que la información resultante sea un complemento, sin la necesidad de tener que modificar la original. Conclusión
Comentarios y preguntas