Implementación y evaluación de métodos convencionales y la transformada wavelet, para la fusión de imágenes satelitales RapidEye Y Sentinel 2a, caso de estudio: departamento de Cundinamarca

En el ámbito de la percepción remota, es frecuente la necesidad de contar con imágenes satelitales de alta resolución espacial y espectral, para ser utilizadas en distintos estudios geográficos. La fusión de imágenes es una técnica que permite integrar la calidad espectral de una imagen multiespectr...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/7211
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/7211
Palabra clave:
Imagen multiespectral
Pancromática
Fusión
Transformada wavelet
RGB a IHS
Ingeniería Catastral y Geodesia - Tesis y disertaciones académicas
Procesamiento de imágenes
Satélites artificiales en detección a distancia
Análisis espectral
Multispectral image
Panchromatic
Fusion
Wavelet transform
RGB to HIS
Rights
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
id UDISTRITA2_05fa0e34aee0b0cf24379b87edaccd70
oai_identifier_str oai:repository.udistrital.edu.co:11349/7211
network_acronym_str UDISTRITA2
network_name_str RIUD: repositorio U. Distrital
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Implementación y evaluación de métodos convencionales y la transformada wavelet, para la fusión de imágenes satelitales RapidEye Y Sentinel 2a, caso de estudio: departamento de Cundinamarca
dc.title.titleenglish.spa.fl_str_mv Implementation and assessment of conventional methods and wavelet transform, for satellite images fusion RapidEye And Sentinel 2a, case study: department of Cundinamarca -Colombia
title Implementación y evaluación de métodos convencionales y la transformada wavelet, para la fusión de imágenes satelitales RapidEye Y Sentinel 2a, caso de estudio: departamento de Cundinamarca
spellingShingle Implementación y evaluación de métodos convencionales y la transformada wavelet, para la fusión de imágenes satelitales RapidEye Y Sentinel 2a, caso de estudio: departamento de Cundinamarca
Imagen multiespectral
Pancromática
Fusión
Transformada wavelet
RGB a IHS
Ingeniería Catastral y Geodesia - Tesis y disertaciones académicas
Procesamiento de imágenes
Satélites artificiales en detección a distancia
Análisis espectral
Multispectral image
Panchromatic
Fusion
Wavelet transform
RGB to HIS
title_short Implementación y evaluación de métodos convencionales y la transformada wavelet, para la fusión de imágenes satelitales RapidEye Y Sentinel 2a, caso de estudio: departamento de Cundinamarca
title_full Implementación y evaluación de métodos convencionales y la transformada wavelet, para la fusión de imágenes satelitales RapidEye Y Sentinel 2a, caso de estudio: departamento de Cundinamarca
title_fullStr Implementación y evaluación de métodos convencionales y la transformada wavelet, para la fusión de imágenes satelitales RapidEye Y Sentinel 2a, caso de estudio: departamento de Cundinamarca
title_full_unstemmed Implementación y evaluación de métodos convencionales y la transformada wavelet, para la fusión de imágenes satelitales RapidEye Y Sentinel 2a, caso de estudio: departamento de Cundinamarca
title_sort Implementación y evaluación de métodos convencionales y la transformada wavelet, para la fusión de imágenes satelitales RapidEye Y Sentinel 2a, caso de estudio: departamento de Cundinamarca
dc.contributor.advisor.spa.fl_str_mv Medina Daza, Rubén Javier
dc.subject.spa.fl_str_mv Imagen multiespectral
Pancromática
Fusión
Transformada wavelet
RGB a IHS
topic Imagen multiespectral
Pancromática
Fusión
Transformada wavelet
RGB a IHS
Ingeniería Catastral y Geodesia - Tesis y disertaciones académicas
Procesamiento de imágenes
Satélites artificiales en detección a distancia
Análisis espectral
Multispectral image
Panchromatic
Fusion
Wavelet transform
RGB to HIS
dc.subject.lemb.spa.fl_str_mv Ingeniería Catastral y Geodesia - Tesis y disertaciones académicas
Procesamiento de imágenes
Satélites artificiales en detección a distancia
Análisis espectral
dc.subject.keyword.spa.fl_str_mv Multispectral image
Panchromatic
Fusion
Wavelet transform
RGB to HIS
description En el ámbito de la percepción remota, es frecuente la necesidad de contar con imágenes satelitales de alta resolución espacial y espectral, para ser utilizadas en distintos estudios geográficos. La fusión de imágenes es una técnica que permite integrar la calidad espectral de una imagen multiespectral y el detalle espacial de una imagen pancromatica de alta resolución, en una nueva imagen fruto de esta fusión; sin embargo estudios previos han demostrado que métodos de fusión de imágenes convencionales como: Transformada Brovey, transformación RGB a IHS, Análisis de Componentes Principales, Método Multiplicativo entre otros, degradan de manera relevante la información espectral de la imagen original luego de la fusión. Por ello en este trabajo se implementó la Transformada Wavelet, como método alternativo de fusión de imágenes para el caso de estudio del departamento de Cundinamarca, en específico una sub-escena de Girardot, la metodología planteada permitió aprovechar la riqueza espectral de la imagen Sentinel 2A y la resolución espacial del programa Rapideye, realizando la fusión mediante los métodos convencionales y la Transformada Wavelet. Finalmente, las imágenes fusionadas fueron sometidas a evaluación de calidad, a través del cálculo de ocho índices estadísticos matemáticos los cuales permiten cuantificar la conservación de la información espectral y ganancia espacial respectivamente de las imágenes originales, con el fin de determinar que método logra conservar en mayor medida el color luego de realizar la fusión. Los resultados del estudio permitieron demostrar que la Transformada Wavelet genera imágenes fusionadas mejores en términos de conservación de calidad espectral y ganancia espacial, que las imágenes fusionadas a partir de métodos convencionales.
publishDate 2017
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2017-12-06T16:38:30Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2017-12-06T16:38:30Z
dc.date.created.spa.fl_str_mv 2017-05-10
dc.type.driver.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
format http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11349/7211
url http://hdl.handle.net/11349/7211
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.*.fl_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.acceso.spa.fl_str_mv Abierto (Texto Completo)
rights_invalid_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abierto (Texto Completo)
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv pdf
institution Universidad Distrital Francisco José de Caldas
bitstream.url.fl_str_mv http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/7211/3/GonzalezHerre%c3%b1oDavidEduardo2017.pdf.jpg
http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/7211/1/GonzalezHerre%c3%b1oDavidEduardo2017.pdf
http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/7211/2/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv dc32fa151f833734e936799c5fb8d6cb
0980e0b8f35a0f44bb8889dfb0aa5883
da5c6a3ca62d5dd4853000a60fee7083
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Universidad Distrital - RIUD
repository.mail.fl_str_mv repositorio@udistrital.edu.co
_version_ 1803712702742265856
spelling Medina Daza, Rubén JavierGonzález Herreño, David EduardoBueno Moreno, Wolfang Leonardo2017-12-06T16:38:30Z2017-12-06T16:38:30Z2017-05-10http://hdl.handle.net/11349/7211En el ámbito de la percepción remota, es frecuente la necesidad de contar con imágenes satelitales de alta resolución espacial y espectral, para ser utilizadas en distintos estudios geográficos. La fusión de imágenes es una técnica que permite integrar la calidad espectral de una imagen multiespectral y el detalle espacial de una imagen pancromatica de alta resolución, en una nueva imagen fruto de esta fusión; sin embargo estudios previos han demostrado que métodos de fusión de imágenes convencionales como: Transformada Brovey, transformación RGB a IHS, Análisis de Componentes Principales, Método Multiplicativo entre otros, degradan de manera relevante la información espectral de la imagen original luego de la fusión. Por ello en este trabajo se implementó la Transformada Wavelet, como método alternativo de fusión de imágenes para el caso de estudio del departamento de Cundinamarca, en específico una sub-escena de Girardot, la metodología planteada permitió aprovechar la riqueza espectral de la imagen Sentinel 2A y la resolución espacial del programa Rapideye, realizando la fusión mediante los métodos convencionales y la Transformada Wavelet. Finalmente, las imágenes fusionadas fueron sometidas a evaluación de calidad, a través del cálculo de ocho índices estadísticos matemáticos los cuales permiten cuantificar la conservación de la información espectral y ganancia espacial respectivamente de las imágenes originales, con el fin de determinar que método logra conservar en mayor medida el color luego de realizar la fusión. Los resultados del estudio permitieron demostrar que la Transformada Wavelet genera imágenes fusionadas mejores en términos de conservación de calidad espectral y ganancia espacial, que las imágenes fusionadas a partir de métodos convencionales.In the environment of remote sensing, is necessary to count with satellite images with high spectral and spatial resolution frequently, to be useful in different geographic studies. Images fusion is a technique that allows integrate the spectral quality and the detail geometric in a new image product of this fusion. However previous studies have shown that conventional methods of fusion as: Brovey Transform, RGB to HIS, Principal component Analysis, multiplicative method among others, degrades in an important quantity the spectral information after the fusion. Hence in this paper we implement the Wavel Transform Discrete, how an alternative method for images fusion to the case study department of Cundinamarca, Colombia in specific the sub-scene of Girardot. The methodology raised allowed take advantage of the spectral resolution of Sentinel 2A and Rapideye space resolution respectively, the images fusion was made using the conventional methods and, on the other hand, the Wavelet Transform. Finally, the fused images were evaluated by the calculus of eight index of quality, these index statisticians allowed to identify which method did degraded the information spectral in a few quantity. The result of this study allowed to establish that Wavelet Transform is better than conventional methods of fusion, basically, with reference to the conservation of the spectral information after the images fusion.Instituto Geográfico Agustín Codazzi - IGACpdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Imagen multiespectralPancromáticaFusiónTransformada waveletRGB a IHSIngeniería Catastral y Geodesia - Tesis y disertaciones académicasProcesamiento de imágenesSatélites artificiales en detección a distanciaAnálisis espectralMultispectral imagePanchromaticFusionWavelet transformRGB to HISImplementación y evaluación de métodos convencionales y la transformada wavelet, para la fusión de imágenes satelitales RapidEye Y Sentinel 2a, caso de estudio: departamento de CundinamarcaImplementation and assessment of conventional methods and wavelet transform, for satellite images fusion RapidEye And Sentinel 2a, case study: department of Cundinamarca -Colombiainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILGonzalezHerreñoDavidEduardo2017.pdf.jpgGonzalezHerreñoDavidEduardo2017.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6650http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/7211/3/GonzalezHerre%c3%b1oDavidEduardo2017.pdf.jpgdc32fa151f833734e936799c5fb8d6cbMD53open accessORIGINALGonzalezHerreñoDavidEduardo2017.pdfGonzalezHerreñoDavidEduardo2017.pdfapplication/pdf8251047http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/7211/1/GonzalezHerre%c3%b1oDavidEduardo2017.pdf0980e0b8f35a0f44bb8889dfb0aa5883MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-87163http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/7211/2/license.txtda5c6a3ca62d5dd4853000a60fee7083MD52open access11349/7211oai:repository.udistrital.edu.co:11349/72112023-06-13 11:53:58.778open accessRepositorio Institucional Universidad Distrital - RIUDrepositorio@udistrital.edu.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