Segmentación de imágenes provenientes de satélites usando un algoritmo Fuzzy-Probabilístico

• Autor: Mantilla Santa Cruz, Luis Jose
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Nacional de San Agustín
• Repositorio: UNSA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsa.edu.pe:UNSA/6010
• Enlace del recurso: http://repositorio.unsa.edu.pe/handle/UNSA/6010
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Imágenes de satélite; Fuzzy-Probabilístico; Clustering; Recopilación de datos; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.03

La segmentación de imágenes satelitales es una tarea que se investiga ampliamente, ya que podemos extraer y analizar información de una imagen. En la imagen de satélite, se debe considerar la información de cada una de las bandas. Proponemos un nuevo método basado en el Nuevo Modelo Fuzzy Centroide e incluye información espacial. Además, usamos la ocurrencia de cada valor de intensidad en una banda particular y la función gaussiana para calcular el grado de contribución de los píxeles en el vecindario. Al incorporar información espacial (global y local), mejoramos el proceso de agrupación y, en consecuencia, se obtiene una mejor segmentación. Este documento muestra los resultados de experimentos que muestran que el algoritmo propuesto funciona con precisión en un conjunto de datos real. Para la evaluación del algoritmo, se emplean diferentes metodologias de validez de clúster.