Extracción de Objetos Geográficos Mediante Morfología Matemática a partir de Transformadas Wavelet

La morfología matemática, es útil cuando existen objetos con cierto grado de ambigüedad en su forma y características, el presente trabajo muestra una imagen de Bogotá D.C., Colombia, del satélite World-view 2, la cual fue sometida a un procesamiento digital, con la transformada Wavelet y las trans...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Toro Garay, Giselle Helena
Otros Autores: Medina Daza, Ruben Javier
Formato: Trabajo de grado (Bachelor Thesis)
Lenguaje:Español (Spanish)
Publicado: 2016
Materias:
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11349/3046
id ir-11349-3046
recordtype dspace
spelling ir-11349-30462022-06-17T16:47:16Z Extracción de Objetos Geográficos Mediante Morfología Matemática a partir de Transformadas Wavelet Removing Geographic Objects Using Mathematical Morphology from Transformed Wavelet Toro Garay, Giselle Helena Medina Daza, Ruben Javier Imágenes Satelitales Transformada Wavelet Morfología Matemática Transformada Contourlet Transformada Curvelet Transformada Ridigilet Fusión de Imagenes Coeficiente kappa Satellite Images Mathematical Morphology Wavelet Transform Contourlet Transform Curvelet Transform Ridgilet Transform Images Fusion Kappa Coefficient La morfología matemática, es útil cuando existen objetos con cierto grado de ambigüedad en su forma y características, el presente trabajo muestra una imagen de Bogotá D.C., Colombia, del satélite World-view 2, la cual fue sometida a un procesamiento digital, con la transformada Wavelet y las transformadas de mejoramiento de bordes, Contourlet, Curvelet y Ridgilet, obteniendo un aumento de la resolución espacial para la posterior aplicación de cinco algoritmos de morfología matemática, encontrando el rellenado de región, con el mas alto indice de evaluación con el coeficiente kappa, estos resultados se validaron en dos imágenes de los sensores Landsat 8 (OLI) e IKONOS; finalmente se entregó como resultado y producto un mapa de clasificación de cobertura y uso de la tierra, obteniendo una exactitud alta y una clasificación casi perfecta sobre las imágenes procesadas en relación a la original Mathematical morphology is useful when there are objects with a degree of ambiguity in their shape and characteristics, this paper shows an image of (Bogota DC), Colombia, the satellite World-view 2, which was subjected to digital processing, with the wavelet transforms and edge enhancement, Contourlet, Curvelet and Ridgilet transformed, obtaining increased spatial resolution for subsequent application of five algorithms of mathematical morphology, finding the filling region with the highest rate of assessment the kappa coefficient, these results were validated on two images of Landsat 8 (OLI) and IKONOS sensors; finally he gave result and product classification map coverage and land use , obtaining a high accuracy and a nearly perfect rating on the images processed in relation to the original 2016-07-28T21:26:48Z 2016-07-28T21:26:48Z 2015-11-04 info:eu-repo/semantics/bachelorThesis http://hdl.handle.net/11349/3046 spa Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess Abierto (Texto Completo) pdf application/pdf
institution Universidad Distrital Francisco José de Caldas
collection DSpace
language Español (Spanish)
topic Imágenes Satelitales
Transformada Wavelet
Morfología Matemática
Transformada Contourlet
Transformada Curvelet
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Fusión de Imagenes
Coeficiente kappa
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Toro Garay, Giselle Helena
Extracción de Objetos Geográficos Mediante Morfología Matemática a partir de Transformadas Wavelet
description La morfología matemática, es útil cuando existen objetos con cierto grado de ambigüedad en su forma y características, el presente trabajo muestra una imagen de Bogotá D.C., Colombia, del satélite World-view 2, la cual fue sometida a un procesamiento digital, con la transformada Wavelet y las transformadas de mejoramiento de bordes, Contourlet, Curvelet y Ridgilet, obteniendo un aumento de la resolución espacial para la posterior aplicación de cinco algoritmos de morfología matemática, encontrando el rellenado de región, con el mas alto indice de evaluación con el coeficiente kappa, estos resultados se validaron en dos imágenes de los sensores Landsat 8 (OLI) e IKONOS; finalmente se entregó como resultado y producto un mapa de clasificación de cobertura y uso de la tierra, obteniendo una exactitud alta y una clasificación casi perfecta sobre las imágenes procesadas en relación a la original
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publishDate 2016
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