Análisis e identificación de suelos a partir de imágenes hiperespectrales usando PPI, MNF y PCA

• Autor: Castillo Ccorahua, Dante
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Nacional de Ingeniería
• Repositorio: UNI-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/22522
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.14076/22522
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Imágenes hiperespectrales; Firmas espectrales; PPI; MNF; PCA; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.03.01

El uso de imágenes hiperespectrales es una importante herramienta tecnológica actual, la cual se aplica también al estudio de suelos y permite entre otras cosas la elaboración de mapas litológicos y una biblioteca espectral. En esta investigación, se trabajó con 7 muestras de suelos de 2 regiones del Perú (Cusco - Región kastanosólica y Madre de Dios – Región acrisólica) con el fin de identificar y analizar su firma espectral. En el procesamiento de las imágenes hiperespectrales obtenidas se usó la técnica del algoritmo PPI (Pixel Purity Index) usando el software ENVI. En esta técnica se aborda el problema de la identificación de pixeles puros (pixeles con distintas firmas espectrales) y busca distinguir los distintos elementos (suelos) que conforman una imagen hiperespectral. A este proceso se le denomina extracción de Endmembers (miembros finales). Paralelamente a esta técnica se hace un análisis de componentes principales (PCA) con el fin de contrastar resultados. Los resultados muestran que es posible identificar y construir una librería de firmas espectrales de distintos suelos en base a la región de procedencia usando la cámara hiperespectral.