Corrección geométrica de imágenes hiperespectrales a partir de datos de navegación
Este trabajo de grado se basó en el desarrollo de una librería en Matlab para realizar la corrección geométrica de imágenes hiperespectrales capturadas con sensores aero-transportados y de los cuales se tiene datos de navegación. Dado el creciente número de aplicaciones para las imágenes hiperespect...
- Autores:
-
Vélez Varela, Juan Fernando
Balbín Mesa, Jader
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Instituto Tecnológico Metropolitano
- Repositorio:
- Repositorio ITM
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/2074
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12622/2074
- Palabra clave:
- Imágenes hiperespectrales
Laboratorios de ensayo
Electronic data processing
Matlab (Lenguaje de programación)
Procesamiento electrónico de datos
- Rights
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
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Este trabajo de grado se basó en el desarrollo de una librería en Matlab para realizar la corrección geométrica de imágenes hiperespectrales capturadas con sensores aero-transportados y de los cuales se tiene datos de navegación. Dado el creciente número de aplicaciones para las imágenes hiperespectrales en aplicaciones de percepción remota y observación de la tierra, este trabajo buscó proporcionar una herramienta computacional fiable al laboratorio de Maquinas Inteligentes y Reconocimiento de Patrones, que permita eliminar la distorsión geométrica de la imagen que resulta por el movimiento de la tierra y la plataforma en el momento de la adquisición. Para el desarrollo de este trabajo se realizó una revisión del estado del arte en percepción remota y las técnicas para corrección geométrica. Se seleccionó una técnica de corrección geométrica que usa datos de navegación para eliminar las distorsiones debido al movimiento del avión. Esta técnica fue implementada sobre MATLAB y evaluada empleando imágenes hiperespectrales disponibles en la web. |
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Para el desarrollo de este trabajo se realizó una revisión del estado del arte en percepción remota y las técnicas para corrección geométrica. Se seleccionó una técnica de corrección geométrica que usa datos de navegación para eliminar las distorsiones debido al movimiento del avión. Esta técnica fue implementada sobre MATLAB y evaluada empleando imágenes hiperespectrales disponibles en la web.Ingeniero de SistemaspregradoRecurso electrónicoapplication/pdfspaInstituto Tecnológico MetropolitanoFacultad de IngenieríasIngeniería de SistemasInstituto Tecnológico Metropolitanohttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Acceso abiertoAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Imágenes hiperespectralesLaboratorios de ensayoElectronic data processingMatlab (Lenguaje de programación)Procesamiento electrónico de datosCorrección geométrica de imágenes hiperespectrales a partir de datos de navegaciónTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisORIGINALRep_Itm_pre_Velez.pdfRep_Itm_pre_Velez.pdfapplication/pdf1867649https://repositorio.itm.edu.co/bitstream/20.500.12622/2074/1/Rep_Itm_pre_Velez.pdf733702e06601c4f792121fa889b9f763MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.itm.edu.co/bitstream/20.500.12622/2074/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52THUMBNAILRep_Itm_pre_Velez.pdf.jpgRep_Itm_pre_Velez.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3588https://repositorio.itm.edu.co/bitstream/20.500.12622/2074/3/Rep_Itm_pre_Velez.pdf.jpg4ce7514334d5748500e001fcdbd43b27MD5320.500.12622/2074oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/20742021-03-23 09:48:00.938Repositorio Instituto Tecnológico Metropolitano ITMrepositorio@itm.edu.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 |