Análisis del aporte de las medidas texturales en la identificación del estrés biótico de los frailejones mediante imágenes UAV

Este trabajo presenta una metodología que permita identificar el estrés biótico presente en los frailejones en imágenes obtenidas mediante vehículos aéreos no tripulados (UAV). Para ello se emplearon medidas texturales de ocurrencia, la matriz de co-ocurrencia (GLCM) y la transformada de Fourier; y...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/7897
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/7897
Palabra clave:
Análisis textural
Estrés biótico
Vehículos aéreos no tripulados
Matriz de Co-Ocurrencia GLCM
Clasificación supervisada
Ingeniería Catastral y Geodesia - Tesis y disertaciones académicas
Ecología de páramos - Procesamiento de datos
Fotografía multiespectral
Aviones sin piloto
Textural analysis
Biotic stress
Unmanned aerial vehicles
Co-Ocurrence Matrix GLCM
Supervised classification
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description Este trabajo presenta una metodología que permita identificar el estrés biótico presente en los frailejones en imágenes obtenidas mediante vehículos aéreos no tripulados (UAV). Para ello se emplearon medidas texturales de ocurrencia, la matriz de co-ocurrencia (GLCM) y la transformada de Fourier; y algoritmos de clasificación no supervisada y supervisada. Los resultados indican que la combinación de información espectral (RGB y NIR) y textural aumentan la exactitud de clasificación considerablemente, que si se considera sólo la información espectral, siendo más significativos los resultados cuando se emplea la matriz de co-ocurrencia.
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spelling Upegui Cardona, Erika SofíaMartin Beltrán, Laura Daniela2018-04-09T21:25:44Z2018-04-09T21:25:44Z2018-02-27http://hdl.handle.net/11349/7897Este trabajo presenta una metodología que permita identificar el estrés biótico presente en los frailejones en imágenes obtenidas mediante vehículos aéreos no tripulados (UAV). Para ello se emplearon medidas texturales de ocurrencia, la matriz de co-ocurrencia (GLCM) y la transformada de Fourier; y algoritmos de clasificación no supervisada y supervisada. Los resultados indican que la combinación de información espectral (RGB y NIR) y textural aumentan la exactitud de clasificación considerablemente, que si se considera sólo la información espectral, siendo más significativos los resultados cuando se emplea la matriz de co-ocurrencia.This work presents a methodology that allows to identify the biotic stress present in frailejones in images obtained by unmanned aerial vehicles (UAV). For this, textural measures of occurrence were used, the co-occurrence matrix (GLCM) and the Fourier transform; and unsupervised and supervised classification algorithms. The results indicate that the combination of spectral information (RGB and NIR) and textural information increase the classification accuracy considerably, that if only the spectral information is considered, the results are more significant when the co-occurrence matrix is 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_abf2Análisis texturalEstrés bióticoVehículos aéreos no tripuladosMatriz de Co-Ocurrencia GLCMClasificación supervisadaIngeniería Catastral y Geodesia - Tesis y disertaciones académicasEcología de páramos - Procesamiento de datosFotografía multiespectralAviones sin pilotoTextural analysisBiotic stressUnmanned aerial vehiclesCo-Ocurrence Matrix GLCMSupervised classificationAnálisis del aporte de las medidas texturales en la identificación del estrés biótico de los frailejones mediante imágenes UAVContribution analysis of the textural measures in the biotic stress detection in frailejones using UAV imagesInvestigación-Innovacióninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILMartinBeltranLauraDaniela2018.pdf.jpgMartinBeltranLauraDaniela2018.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7484http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/7897/3/MartinBeltranLauraDaniela2018.pdf.jpg444b6d3d268594d2e63a20952cb595deMD53open accessORIGINALMartinBeltranLauraDaniela2018.pdfMartinBeltranLauraDaniela2018.pdfTrabajo de Gradoapplication/pdf2579601http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/7897/1/MartinBeltranLauraDaniela2018.pdf341e4a93b123ec47b0c0b44f9068f467MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-87163http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/7897/2/license.txtda5c6a3ca62d5dd4853000a60fee7083MD52open access11349/7897oai:repository.udistrital.edu.co:11349/78972023-06-13 11:32:40.129open accessRepositorio Institucional Universidad Distrital - 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