Un nuevo enfoque para la clasificación de imágenes multiespectrales basado en complejos cartesianos

El presente artículo propone un nuevo enfoque de clasificación de imágenes que utiliza como representación del espacio complejos cartesianos libre de ambigüedad en las relaciones topológicas. El enfoque propuesto comprende seis fases: (i) conversión de la imagen convencional al espacio de complejos cartesianos; (ii) transformación a niveles de grises; (iii) producción de super-píxeles basada en la transformada de cuenca; (iv) producción del espacio de textura aprovechando elementos inter-pixel 1-dimensionales; (v) clasificación mediante máquinas de soporte vectorial; y (vi) evaluación de los resultados. Aunque la exactitud temática de la clasificación a partir del nuevo enfoque mejora la exactitud obtenida con una representación convencional del espacio, la prueba de confianza indica que esa mejoría no es estadísticamente significativa. Sin embargo, el nuevo enfoque puede ser fortalecido en el futuro mediante la incorporación de técnicas para mejorar la definición de límites entre cuencas utilizando valores de probabilidad y espacios de textura multiescala.

• Autores: Valero-Medina, José Antonio; Dallos-Bustos, Cristian David; Lizarazo, Iván
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/68559
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/68559; http://bdigital.unal.edu.co/69592/
• Palabra clave: 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering; clasificación; complejo cartesiano; superpixel; topología; máquina de soporte vectorial; classification; Cartesian complex; superpixel; topology; support vector machine
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional