Enfoques para la clasificación digital de imágenes mono y multiespectrales y su implementación en el software cubano...

...TN Estudio V2.0

J. L. Gil, E. B. García, D. R. Ponvert-Delisles, R. Sánchez, M. B. Vega

RESUMEN
En el presente trabajo se hace una descripción conceptual de todos los procesos que intervienen en la clasificación digital de imágenes monoespectrales y multiespectrales. Se hace una revisión en publicaciones recientes para ofrecer una información actualizada sobre el concepto de clasificación, sus campos de aplicación en la actividad de investigación humana, modalidades en que se emplea y los clasificadores estadísticos y de redes neuronales artificiales implementados con más frecuencia en sistemas computacionales. El muestreo digital de imágenes es descrito como la columna vertebral del proceso de clasificación así como los factores que intervienen en su calidad. Se analiza el uso de procedimientos para el mejoramiento de las muestras seleccionadas buscando la eliminación de muestras tomadas por error y la atenuación / eliminación de la redundancia informativa. Teniendo en cuenta la importancia de la matriz de informaciones se describe su estructura a partir de criterios de clasificación basados en los tonos, en descriptores de textura y el uso combinado de ambos para diferenciar las categorías temáticas presentes en la imagen. La generación de la información de aprendizaje / control destinadas al entrenamiento de los clasificadores y como vía para conocer la efectividad del clasificador. Se ofrecen detalles acerca de la matriz de confusión y su uso para evaluar la calidad con que han quedado establecidas las categorías deducidas después del proceso de clasificación. Finalmente, se hace una descripción de los métodos comúnmente empleados en el proceso de muestreo de campo para la verificación “in situ” del documento temático que está en preparación como resultado de toda la secuencia de la clasificación digital.

PALABRAS CLAVE: clasificación, imágenes, multiespectrales, muestreo, matriz de confusión.

ABSTRACT
Presently work is made a conceptual description of all the processes that take place in mono and multispectrals images digital classification A revision is made in recent publications to offer an up-to-date information on the classification concept, its application fields in the activity of human investigation, the modalities that it is used and the statistical classifiers and then the neuronal-artificial nets classifiers implemented with more frequency in computational systems. The digital sampling of images is described as the spine of the classification process as well as the factors that take place in its quality. The use of procedures is analysed for the improvement of the selected samples looking for the elimination of samples taken by mistake and the attenuation / elimination of the informative redundancy. Keeping in mind the importance of the matrix of information their structure is described starting from based classification approaches in the tones, in texture descriptors and the combined use of both to differentiate the categories thematic present in the image. The generation of the learning information / control designated to the training of the classifiers and as form to know the effectiveness of the classifier. They offer particulars about the matrix of confusion and their use to evaluate the quality with which they have been established the derived categories after the classification process. Finally, a description of the methods is made commonly employees in the process of field sampling for the verification “in situ” of the thematic document that is in preparation as a result of the whole sequence of the digital classification.

KEY WORDS: classification, images, multispectrals, sampling, matrix of confusion.

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