{"id":112667,"date":"2012-04-05T00:00:00","date_gmt":"2012-04-05T00:00:00","guid":{"rendered":""},"modified":"2012-04-05T00:00:00","modified_gmt":"2012-04-05T00:00:00","slug":"analisis-de-imagenes-basado-en-objetos-obia-y-aprendizaje-automatico-para-la-obtencion-de-mapas-de-coberturas-del-suelo-a-partir-de-imagenes-de-muy-alta-resolucion-espacial-aplicacion-en-la-unidad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/inteligencia-artificial\/analisis-de-imagenes-basado-en-objetos-obia-y-aprendizaje-automatico-para-la-obtencion-de-mapas-de-coberturas-del-suelo-a-partir-de-imagenes-de-muy-alta-resolucion-espacial-aplicacion-en-la-unidad\/","title":{"rendered":"An\u00e1lisis de im\u00e1genes basado en objetos (obia) y aprendizaje autom\u00e1tico para la obtenci\u00f3n de mapas de coberturas del suelo  a partir de im\u00e1genes de muy alta resoluci\u00f3n espacial. aplicaci\u00f3n en la unidad de demanda agraria n\u00c2\u00ba 28, cabecera del argos."},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Fulgencio C\u00e1novas Garc\u00eda <\/strong><\/h2>\n<p>El lanzamiento del primer sat\u00e9lite landsat en los inicios de la d\u00e9cada de los 70 se\u00f1al\u00f3 el comienzo de la era de la teledetecci\u00f3n espacial. Hasta finales de los 90, los sat\u00e9lites de media resoluci\u00f3n espacial, como este, eran la principal fuente de informaci\u00f3n para la comunidad cient\u00edfica dedicada a la teledetecci\u00f3n. Todo cambi\u00f3 en 1999 con el lanzamiento del sat\u00e9lite ikonos-2, de un metro de resoluci\u00f3n, lo que supuso la disponibilidad de im\u00e1genes de sat\u00e9lite de alta resoluci\u00f3n espacial para aplicaciones civiles. En poco tiempo al ikonos-2 le sigui\u00f3 el quickbird, el orbview-3, etc. Con estos la resoluci\u00f3n de las im\u00e1genes se acerca a la de las fotograf\u00edas a\u00e9reas, de algunas decenas de cent\u00edmetros a un metro.  en este contexto surge el an\u00e1lisis de im\u00e1genes basado en objetos (obia por sus siglas en ingl\u00e9s), t\u00e9cnica que permite explotar todas las dimensiones contenidas en las im\u00e1genes de teledetecci\u00f3n, incluyendo aspectos espectrales, espaciales, contextuales, morfol\u00f3gicos y temporales; superando algunos de los inconvenientes asociados a los clasificadores estad\u00edsticos basados \u00fanicamente en la respuesta espectral de los p\u00edxeles. en esta investigaci\u00f3n se profundiza en algunos elementos del an\u00e1lisis de im\u00e1genes basado en objetos, reduciendo el desfase existente entre el uso estandarizado de t\u00e9cnicas de clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes de teledetecci\u00f3n y la disponibilidad de datos procedentes de sensores de muy alta resoluci\u00f3n espacial. Concretamente en esta investigaci\u00f3n se atiende a las coberturas agr\u00edcolas. se propone un m\u00e9todo para la optimizaci\u00f3n del par\u00e1metro de escala del algoritmo de segmentaci\u00f3n multirresoluci\u00f3n. Tras el an\u00e1lisis de los resultados de este m\u00e9todo se detectan ciertas deficiencias que tratan de superarse con la introducci\u00f3n de dos nuevos algoritmos de segmentaci\u00f3n, mejorando sensiblemente la correspondencia espacial entre los objetos y los elementos de la realidad que pretenden ser clasificados. en an\u00e1lisis de im\u00e1genes basado en objetos el n\u00famero de variables explicativas con el que se cuenta es muy elevado, por lo que es posible que los resultados de una clasificaci\u00f3n estad\u00edstica achaquen lo que se ha denominado efecto hughes. Para afrontar esta cuesti\u00f3n se proponen cuatro m\u00e9todos de ordenaci\u00f3n de variables y un proceso de b\u00fasqueda heur\u00edstico como estrategia para seleccionarlas. El m\u00e9todo de ordenaci\u00f3n que ofrece mejores resultados es el basado en el \u00edndice de gini. se pone en pr\u00e1ctica un sistema clasificador de tipo supervisado. Se emplean cinco algoritmos de clasificaci\u00f3n tratando de que queden representados los enfoques m\u00e1s importantes en el campo de la clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes de teledetecci\u00f3n: del \u00e1mbito de la estad\u00edstica param\u00e9trica se incluyen dos m\u00e9todos de t\u00e9cnicas bayesianas, an\u00e1lisis discriminante lineal y naive bayes; del \u00e1mbito de los \u00e1rboles de decisi\u00f3n se utiliza el algoritmo random forest; de los m\u00e9todos basados en kernels se prueban las m\u00e1quinas de vectores soporte; y del \u00e1mbito de los m\u00e9todos basados en la vecindad se aplica el m\u00e9todo de k-vecinos m\u00e1s pr\u00f3ximos ponderados. Finalmente se genera una clasificaci\u00f3n por votos, obteniendo un \u00edndice kappa de 0,68. se concluye con un proceso de posclasificaci\u00f3n, con lo que se aumenta la exactitud de la clasificaci\u00f3n cuatro puntos porcentuales, alcanzando un \u00edndice kappa de 0,72, adem\u00e1s se reduce notablemente la existencia de incoherencias contextuales, muy frecuentes si \u00fanicamente se realiza una clasificaci\u00f3n estad\u00edstica.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>An\u00e1lisis de im\u00e1genes basado en objetos (obia) y aprendizaje autom\u00e1tico para la obtenci\u00f3n de mapas de coberturas del suelo  a partir de im\u00e1genes de muy alta resoluci\u00f3n espacial. aplicaci\u00f3n en la unidad de demanda agraria n\u00c2\u00ba 28, cabecera del argos.<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 An\u00e1lisis de im\u00e1genes basado en objetos (obia) y aprendizaje autom\u00e1tico para la obtenci\u00f3n de mapas de coberturas del suelo  a partir de im\u00e1genes de muy alta resoluci\u00f3n espacial. aplicaci\u00f3n en la unidad de demanda agraria n\u00c2\u00ba 28, cabecera del argos. <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Fulgencio C\u00e1novas Garc\u00eda <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Murcia<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 04\/05\/2012<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Francisco Alonso Sarria<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Mar\u00eda asunci\u00f3n Romero d\u00edaz <\/li>\n<li>\u00e1lvaro G\u00f3mez guti\u00e9rrez (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 Ojeda zuj\u00e1r (vocal)<\/li>\n<li>Luis \u00e1ngel Ruiz fern\u00e1ndez (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Fulgencio C\u00e1novas Garc\u00eda 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