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Modelos de clasificación difusa para Teledetección

dc.book.title27 Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa [Archivo de ordenador] : Lleida, del 8 al 11 de abril de 2003 : actas
dc.contributor.authorGómez González, Daniel
dc.contributor.authorMontero De Juan, Francisco Javier
dc.contributor.authorYáñez Gestoso, Francisco Javier
dc.contributor.authorPoidomani, Carmelo
dc.date.accessioned2023-06-20T21:10:12Z
dc.date.available2023-06-20T21:10:12Z
dc.date.issued2003
dc.description.abstractEn esta comunicacion, se consideran imágenes tomadas mediante teledeteccion, y se propone un modelo de clasificación no supervisado para obtener una clasificación difusa. Nuestro procedimiento busca en primer lugar regiones homogeneas,analizando las variaciones de un pixel con respecto a sus vecinos Esto se realiza mediante una estimacion de la variacion entre pixels. Teniendo en cuenta diferentes direcciones, se determinan las regiones homogeneas. Una vez determinados que pixels son homogeneos, se propone una clasificacion nítida de la imagen digital. Finalmente cada una de estas regiones son analizadas determinando el grado con el que cada pixel pertenece a cada una de esas regiones.es
dc.description.departmentDepto. de Estadística e Investigación Operativa
dc.description.facultyFac. de Ciencias Matemáticas
dc.description.refereedTRUE
dc.description.sponsorshipMinisterio de Ciencia, Innovación y Universidades (España)
dc.description.statuspub
dc.eprint.idhttps://eprints.ucm.es/id/eprint/29126
dc.identifier.isbn84-8409-955-5
dc.identifier.officialurlhttp://web.udl.es/usuaris/esi2009/treballs/P1_07.pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14352/60875
dc.language.isospa
dc.page.final3729
dc.page.initial3723
dc.publisherUniversitat de Lleida
dc.relation.projectIDBFM2002-00281
dc.rights.accessRightsopen access
dc.subject.cdu510.64
dc.subject.keywordFuzzy Sets
dc.subject.keywordClasificacion
dc.subject.keywordTeledeteccion
dc.subject.ucmLógica simbólica y matemática (Matemáticas)
dc.subject.unesco1102.14 Lógica Simbólica
dc.titleModelos de clasificación difusa para Teledetecciónen
dc.typebook part
dcterms.referencesAmo A. (1999): Modelos de Agregagion Recursiva y su Aplicacion a la Clasificacion Difusa de Imagenes Digitales. Ph.D. Thesis, Universidad Complutense de Madrid. Amo A., Gomez D., Montero J. y Biging G. (2001): Relevance and Redundancy in fuzzy classification systems. Mathware and Soft Computing. 8, 203-216. Amo A., Montero J. y Biging G. (2000): Classifying pixels by means of fuzzy relations. Int. J. General Systems. 29, 605–621. Ball G. H. y Hall D. J. (1965): ISODATA - A Novel Method of Data Analysis and Pattern Classification. Stanford Research Institute, Menlo Park, California. Binaghi E., Madella P., Montesano M. G. y Rampini A. (1997): Fuzzy contextual classification of multisource remote sensing images. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 35, 326–339. Dubois D. y Prade H. (1980): Fuzzy Sets and Systems. Academic Press, New York. Gomez D. (2003): Algunas aportaciones sobre repsentacion de preferencias. Ph.D. Thesis, Universidad Complutense de Madrid. Melgani F., Bakir A. R., Hashemy A. y Taha R. (2000): An explicit fuzzy Supervised classification method for multispectral remote sensing images. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 38, 287–295. Yager R. R. (1993): Families of OWA operators. Fuzzy Sets and Systems. 59,125–148. Zadeh L.A. (1965): Fuzzy Sets. Information and Control. 8,338–353.
dspace.entity.typePublication
relation.isAuthorOfPublication4dcf8c54-8545-4232-8acf-c163330fd0fe
relation.isAuthorOfPublication9e4cf7df-686c-452d-a98e-7b2602e9e0ea
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