Metodología para el análisis automático de imágenes de sensores remotos de alta resolución basada en líneas (2016)
Las imágenes de sensores remotos de muy alta resolución contienen información muy detallada sobre los objetos que se encuentran sobre la superficie de la tierra, lo que permite visibilizar patrones adicionales, pero cuya extracción eficiente usando técnicas de procesamiento automático se torna muy compleja, por lo que se hace necesario desarrollar nuevas técnicas que permitan detectarlos y clasificarlos. Esta investigación aborda una nueva aproximación basada en líneas, que permiten extraer la información requerida para determinar de forma automática la escala de la imagen, el proceso de segmentación, y finalmente, la clasificación de los objetos; conformando una metodología integrada, que utiliza solamente la información inherente a la escena bajo estudio, permitiendo determinar los parámetros requeridos para las técnicas utilizadas. Teniendo en cuenta lo anterior, se propuso como objetivo principal de esta investigación, proponer una metodología para el procesamiento automático de las imágenes de sensores remotos de alta resolución extrayendo la información requerida a partir de la línea seleccionada para la escena bajo estudio. Los resultados alcanzados demuestran que los métodos desarrollados para la determinación de la escala en la imagen, la segmentación y la clasificación, basados en la aproximación en líneas, logró rendimientos competitivos frente a los métodos vigentes, que usualmente requieren la participación de un experto o usuario, quien es el encargado de seleccionar los parámetros de acuerdo a su conocimiento o experiencia. Se puede concluir que la metodología basada en líneas desarrollada en esta investigación, que enlaza secuencialmente tres fases fundamentales en el procesamiento y análisis de imágenes de sensores remotos, ha demostrado un buen rendimiento, lo que permite vislumbrar un alto potencial a futuro.