Exploración de métodos estadísticos para la extracción de características de señales unidimensionales aplicado a la representación de firmas hiperespectrales (2017)
En este proyecto se realizó una exploración de métodos estadísticos para la extracción de características de señales unidimensionales, aplicado a la representación de firmas hiperespectrales. Para este estudio se empleó la media, mediana, moda, máximo, mínimo y desviación estándar. Las pruebas se realizaran con tres imágenes hiperespectrales: Indian Pines, Cuprite y Kennedy Space Center. Las tres imágenes fueron capturadas por el sensor AVIRIS, están disponibles en internet y cuentan con mapas de clasificación para la validación de resultados. Para la extracción de características y clasificación de las imágenes se usó Matlab. Los resultados obtenidos demuestran que la mediana es la estadística que permite una mejor clasificación de las imágenes