Análisis de la Utilización de la Dimensión Fractal y Multifractal para la Clasificación del Uso y la Cobertura del Suelo en una Imagen de Radar de Apertura Sintética SAR, en una Zona Urbana
El presente proyecto de grado muestra el análisis de la utilización de la dimensión fractal y multifractal en la extracción de texturas de una imagen de Radar de Apertura Sintética SAR. Esta información de textura es utilizada como parámetro en la clasificación no supervisada de dichas imágenes, uti...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2014
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/4260
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/4260
- Palabra clave:
- Fractal
Clasificación
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Satélite
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- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
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Analysis of the Use of Fractal and Multifractal Dimension in Land Use and Land Cover Clasification of an Image of Synthetic Aperture Radar SAR , in an Urban Area |
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El presente proyecto de grado muestra el análisis de la utilización de la dimensión fractal y multifractal en la extracción de texturas de una imagen de Radar de Apertura Sintética SAR. Esta información de textura es utilizada como parámetro en la clasificación no supervisada de dichas imágenes, utilizando el conocido algoritmo clasificador K-Means. Dentro del proyecto se realiza una comparación de la clasificación no supervisada obtenida tomando los parámetros de texturas de los algoritmos fractales, multifractales y el algoritmo comúnmente utilizado para este análisis de texturas GLCM. Los algoritmos se implementaron en el lenguaje de programación libre Python y para la clasificación se utilizó el Sistema de Información Geográfica libre Qgis. |
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Ramírez Ramos, Carlos GermánSuárez Arévalo, David Antonio2016-11-04T20:49:40Z2016-11-04T20:49:40Z2014-02-03http://hdl.handle.net/11349/4260El presente proyecto de grado muestra el análisis de la utilización de la dimensión fractal y multifractal en la extracción de texturas de una imagen de Radar de Apertura Sintética SAR. Esta información de textura es utilizada como parámetro en la clasificación no supervisada de dichas imágenes, utilizando el conocido algoritmo clasificador K-Means. Dentro del proyecto se realiza una comparación de la clasificación no supervisada obtenida tomando los parámetros de texturas de los algoritmos fractales, multifractales y el algoritmo comúnmente utilizado para este análisis de texturas GLCM. Los algoritmos se implementaron en el lenguaje de programación libre Python y para la clasificación se utilizó el Sistema de Información Geográfica libre Qgis.This project shows the analysis of the use of fractal dimension and multifractal dimension to extracting textures in an image of SAR Synthetic Aperture Radar. This texture information is used as a parameter in the nsupervised classification of such images using the classifier algorithm known K -Means. Within the project a comparison of unsupervised classification obtained by taking fractal algorithms, multifractal algorithm commonly GLCM parameters textures used for this analysis textures is performed. These algorithms were implemented in the free programming language Python and classification Free System Geographic Information Qgis was used.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2FractalClasificaciónSARImágenesSatéliteTexturaFractalClassificationSARImagesSatelliteTextureAnálisis de la Utilización de la Dimensión Fractal y Multifractal para la Clasificación del Uso y la Cobertura del Suelo en una Imagen de Radar de Apertura Sintética SAR, en una Zona UrbanaAnalysis of the Use of Fractal and Multifractal Dimension in Land Use and Land Cover Clasification of an Image of Synthetic Aperture Radar SAR , in an Urban Areainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILSuarezArevaloDavidAntonio2016.pdf.jpgSuarezArevaloDavidAntonio2016.pdf.jpgIM 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