{"id":113357,"date":"2018-03-11T10:40:46","date_gmt":"2018-03-11T10:40:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/tecnicas-de-clasificacion-automatica-de-uso-de-suelos-agra%c2%adcolas-y-forestales-basadas-en-imagenes-digitales\/"},"modified":"2018-03-11T10:40:46","modified_gmt":"2018-03-11T10:40:46","slug":"tecnicas-de-clasificacion-automatica-de-uso-de-suelos-agra%c2%adcolas-y-forestales-basadas-en-imagenes-digitales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/matematicas\/tecnicas-de-clasificacion-automatica-de-uso-de-suelos-agra%c2%adcolas-y-forestales-basadas-en-imagenes-digitales\/","title":{"rendered":"T\u00e9cnicas de clasificaci\u00f3n autom\u00e1tica de uso de suelos agr\u00edcolas y forestales basadas en im\u00e1genes digitales"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Antonia Macedo Cruz <\/strong><\/h2>\n<p>Con el objetivo de desarrollar un sistema de clasificaci\u00f3n autom\u00e1tico para analizar la cobertura del suelo, con fines forestales y agr\u00edcolas, se utilizaron fotograf\u00edas a\u00e9reas en formato digital a color e im\u00e1genes captadas con c\u00e1maras convencionales ( obtenidas a nivel de suelo mediante una c\u00e1mara digital). El an\u00e1lisis se basa en el estudio de las tres bandas correspondientes al espectro visible, que muestran la cobertura de distintos tipos de vegetaci\u00f3n u otros elementos en el suelo; se trabaj\u00f3 t anto con el modelo de color rgb como con el modelo de color cielab. puesto que se han analizado dos casos de estudio distintos, la metodolog\u00eda vari\u00f3 un poco para cada caso. As\u00ed, en la clasificaci\u00f3n de texturas relativas a la cobertura terrestre capta da en las fotograf\u00edas a\u00e9reas, en primer lugar se extrae la informaci\u00f3n m\u00e1s relevante de cada componente espectral de las im\u00e1genes mediante una t\u00e9cnica de segmentaci\u00f3n por umbralizaci\u00f3n (simple o m\u00faltiple), aplicando posteriormente el m\u00e9todo de otsu ( modificado) sobre cada componente espectral, de manera que al fusionar las tres componentes umbralizadas se reduce por un lado el tama\u00f1o de la imagen resultante, a la vez que se mantienen las caracter\u00edsticas necesarias para establecer una primera cla sificaci\u00f3n. En segundo lugar, se aplican procesos de reagrupamiento (decisi\u00f3n) de aquellas clases que presentan solapamiento, de forma que se llegue a un n\u00famero de clases m\u00ednimo pero significativo (\u00f3ptimo). en cuanto a la aplicaci\u00f3n agr\u00edcola derivada  de las im\u00e1genes captadas por c\u00e1maras convencionales, y puesto que la zona es f\u00e1cilmente accesible y el numero de clases es conocido, en la etapa de segmentaci\u00f3n se hicieron algunos cambios respecto al caso anterior, de manera que se aplicaron tres a lgoritmos de segmentaci\u00f3n por umbralizaci\u00f3n simple: el m\u00e9todo de otsu, el algoritmo de umbralizaci\u00f3n fuzzy y el algoritmo isodata, as\u00ed como la combinaci\u00f3n de los mismos. con el fin de verificar la bondad y calidad de las clasificaciones se han aplica do m\u00e9todos de validaci\u00f3n interna, tales como: el \u00edndice de davies y bouldin, el de calinski y harabasz, el de krzanowski y lai, el \u00edndice de dunn y el \u00edndice de hartigan. Tambi\u00e9n se han usado \u00edndices de validaci\u00f3n externa denominados \u00edndices de kappa , obtenidos mediante la matriz de error determinista y difusa, en base a im\u00e1genes que sirven de de referencia para este an\u00e1lisis, conocidas t\u00e9cnicamente como ground truth. palabras claves: clasificaci\u00f3n no supervisada, procesamiento de im\u00e1genes, segm<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>T\u00e9cnicas de clasificaci\u00f3n autom\u00e1tica de uso de suelos agr\u00edcolas y forestales basadas en im\u00e1genes digitales<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 T\u00e9cnicas de clasificaci\u00f3n autom\u00e1tica de uso de suelos agr\u00edcolas y forestales basadas en im\u00e1genes digitales <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Antonia Macedo Cruz <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Complutense de Madrid<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 29\/10\/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>Matilde Santos Pe\u00f1as<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Jes\u00fas manuel De la cruz Garc\u00eda <\/li>\n<li>\u00e1ngela Ribeiro seijas (vocal)<\/li>\n<li>sebasti\u00e1n Dormido canto (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 Mar\u00eda Armingol moreno (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Antonia Macedo Cruz Con el objetivo de desarrollar un sistema de clasificaci\u00f3n autom\u00e1tico para analizar la cobertura 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