Diseño De Un Algoritmo Para Reconocimiento De Área De Crecimiento Urbano Utilizando Imágenes Quickbird
El presente trabajo tiene como finalidad diseñar un algoritmo para reconocimiento de área de crecimiento urbano. En la actualidad el terreno para la construcción de viviendas de la ciudad de Bogotá se está agotando debido al crecimiento mesurado de la población, acabando así con los humedales y zona...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2015
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/4899
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/4899
- Palabra clave:
- Crecimiento
Clasificación
Nivel Digital
Firma Espectral
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Teledetección
Growth
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- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
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El presente trabajo tiene como finalidad diseñar un algoritmo para reconocimiento de área de crecimiento urbano. En la actualidad el terreno para la construcción de viviendas de la ciudad de Bogotá se está agotando debido al crecimiento mesurado de la población, acabando así con los humedales y zonas verdes de la ciudad. La localidad de Engativá ubicada al noroccidental de la ciudad, en los últimos diez años ha tenido un crecimiento urbanístico considerable. Para dar cumplimiento al diseño se plantío un objetivo específico el cual es realizar un algoritmo que identifique las características de zonas de acuerdo a sus firmas espectrales determinadas y evaluar los resultados arrojados en campo sobre el resultado del algoritmo. Para el desarrollo del algoritmo se utilizará lógica de programación por medio del software Matlab, donde se empleara una metodología basada en cuatro fases las cuales son: Análisis, Diseño, Desarrollo e Implementación; estas fases proporcionaran los pilares para poder alcanzar el objetivo propuesto. El proyecto contendrá una malla de 25 puntos de control sobre Google Earth con una extensión KML, las imágenes que este algoritmo podrá pos procesar serán tomadas de las pantalla por medio del software Google Earth las cuales provienen del satélite Quickbird guardándolas principalmente con las extensiones TIF y JPEG, también tendrá la posibilidad de realizar el procedimiento con imágenes ajenas a este con las extensiones anteriormente mencionadas. El pos proceso se realizar por medio de comparación de niveles digitales entre las imágenes de la zona actual y de la zona en años anteriores, este algoritmo pos procesara dos imágenes satelitales para conocer el cambio que estas han tenido a nivel de construcción de vivienda esperando como producto un aplicativo semi automático donde el usuario solo tendrá que interpretar las imágenes arrojadas por el algoritmo. |
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Torrijos Cadena, GermanParada Gomez, Julieth PaolaVeloza Rodríguez, Gabriel Ignacio2017-01-10T20:08:03Z2017-01-10T20:08:03Z2015-10-15http://hdl.handle.net/11349/4899El presente trabajo tiene como finalidad diseñar un algoritmo para reconocimiento de área de crecimiento urbano. En la actualidad el terreno para la construcción de viviendas de la ciudad de Bogotá se está agotando debido al crecimiento mesurado de la población, acabando así con los humedales y zonas verdes de la ciudad. La localidad de Engativá ubicada al noroccidental de la ciudad, en los últimos diez años ha tenido un crecimiento urbanístico considerable. Para dar cumplimiento al diseño se plantío un objetivo específico el cual es realizar un algoritmo que identifique las características de zonas de acuerdo a sus firmas espectrales determinadas y evaluar los resultados arrojados en campo sobre el resultado del algoritmo. Para el desarrollo del algoritmo se utilizará lógica de programación por medio del software Matlab, donde se empleara una metodología basada en cuatro fases las cuales son: Análisis, Diseño, Desarrollo e Implementación; estas fases proporcionaran los pilares para poder alcanzar el objetivo propuesto. El proyecto contendrá una malla de 25 puntos de control sobre Google Earth con una extensión KML, las imágenes que este algoritmo podrá pos procesar serán tomadas de las pantalla por medio del software Google Earth las cuales provienen del satélite Quickbird guardándolas principalmente con las extensiones TIF y JPEG, también tendrá la posibilidad de realizar el procedimiento con imágenes ajenas a este con las extensiones anteriormente mencionadas. El pos proceso se realizar por medio de comparación de niveles digitales entre las imágenes de la zona actual y de la zona en años anteriores, este algoritmo pos procesara dos imágenes satelitales para conocer el cambio que estas han tenido a nivel de construcción de vivienda esperando como producto un aplicativo semi automático donde el usuario solo tendrá que interpretar las imágenes arrojadas por el algoritmo.This paper aims to design an algorithm for recognition of urban growth area. Currently the land for construction of houses in the city of Bogota is running low due to moderate population growth, ending wetlands and green areas of the city. The Engativa located in northwest of the city, in the last ten years has had a considerable urban growth. To comply to design a specific objective which is to perform an algorithm to identify the characteristics of areas according to their specific spectral signatures and evaluate the results obtained in field on the result of the algorithm is planting. To develop the algorithm they used logic programming by means of Matlab software, where a methodology based on four phases which are employed are: Analysis, Design, Development and Implementation; these stages provide the pillars to achieve the objective. The project contains a grid of 25 checkpoints on Google Earth with a KML extension, the images that this algorithm can post processing will be taken from the screen using the Google Earth software which come from the satellite Quickbird keeping them mainly with the TIF extension and JPEG, also will be able to perform the procedure with images beyond this with the above extensions. The post process is performed by means of comparison of digital levels between the images of the current zone and the area in previous years, this algorithm processed after two satellite images to know that these changes have had a level of housing construction waiting like a semi automatic product application where the user only have to interpret the images thrown by the algorithm.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2CrecimientoClasificaciónNivel DigitalFirma EspectralResoluciónTeledetecciónGrowthCLASSIFICATIONLEVELDIGITALRESOLUTIONREMOTE SENSINGFIRMSPECTRALDiseño De Un Algoritmo Para Reconocimiento De Área De Crecimiento Urbano Utilizando Imágenes QuickbirdDesign For Algorithm Recognition Of Urban Growth Area Using Images 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