| Revista: | Terra Latinoamericana (Edo. de Méx.) |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000454523 |
| ISSN: | 0187-5779 |
| Autores: | Pascual Ramírez, Fermín1 Paz Pellat, Fernando1 Martínez Menes, Mario1 Palacios Vélez, Enrique1 Mejía Sáenz, Enrique1 Rubio Granados, Erasmo1 |
| Instituciones: | 1Colegio de Postgraduados, Campus Montecillo, Texcoco, Estado de México. México |
| Año: | 2010 |
| Periodo: | Ene-Mar |
| Volumen: | 28 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 1-13 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | El presente artículo describe un algoritmo para llevar a cabo una clasificación genérica de objetos utilizando imágenes del sensor advanced very high resolution radiometer (AVHRR), basado en la firma espectral de los objetos genéricos (suelo, mezcla suelo-vegetación, cuerpos de agua, nubes, etc.). Debido a las particularidades de las bandas disponibles en el sensor AVHRR, se presenta un algoritmo específico utilizando la banda 3a (B3a) y otro utilizando la banda 3b (B3b) de este sensor. Los algoritmos, se basan en árboles de decisión, que no requieren de campos de entrenamiento para llevar a cabo la clasificación. Los algoritmos han sido probados utilizando bases de datos espectrales internacionales con resultados satisfactorios en todos los casos, obteniéndose precisiones de clasificación superiores a noventa por ciento |
| Resumen en inglés | This paper describes an algorithm for generic classification of objects contained in advanced very high resolution radiometer (AVHRR) sensor images, based on the spectral signature of the generic objects (soil, soil-vegetation mixture, bodies of water, clouds, etc.). Due to the particularities of the available bands in the AVHRR sensor, we present a specific algorithm using the 3a band (B3a) and another using the 3b band (B3b) of this sensor. The algorithms are based on decision trees that do not require training fields to carry out the classification. The algorithms have been tested using international spectral data bases with satisfactory results in all the cases, obtaining classification precision above ninety percent |
| Disciplinas: | Matemáticas, Geografía |
| Palabras clave: | Matemáticas aplicadas, Cartografía, Imágenes, Algoritmos, Clasificación de objetos genéricos, AVHRR, Firmas espectrales, Sensores remotos |
| Keyword: | Applied mathematics, Cartography, Generic objects classification, AVHRR, Spectral signatures, Remote sensing |
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