Procesamiento de im

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Procesamiento de imágenes digitales
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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

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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

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Pasos generales para la clasificación digital
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(No Transcript)
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Definir el problema

• Identificar preguntas o hipótesis claras.
• Seleccionar área de estudio.
• Seleccionar clases o categorías a detectar.
  Seleccionar tipo de dato telesensado.

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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.

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Seleccionar clases y tipo de dato telesensado
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Seleccionar clases y tipo de dato telesensado
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Seleccionar clases y tipo de dato telesensado
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Seleccionar clases y tipo de dato telesensado

• Criterios
• Características del telesensor
• Consideraciones ambientales
• Condiciones atmosféricas
• Condiciones del terreno
• Condiciones de organismos

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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

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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.

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Proceso de agrupar
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Proceso de agrupar
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Proceso de agrupar
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Proceso de agrupar
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CLUSTER

• Uno de los algoritmos utilizados en Idrisi32

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Picos y hombros en un histograma
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ETM4
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Composición de ETM2,3,4
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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.

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Grupos amplios vs. Grupos finos