Técnicas de clasificación automática de uso de suelos agrícolas y forestales basadas en imágenes digitales

Abstract

En esta tesis doctoral se trabaja con imágenes aéreas a color e imágenes captadas con cámaras convencionales, el análisis se basa en el estudio de las tres bandas correspondientes al espectro visible, que muestran la cobertura de distintos tipos de vegetación u otros elementos en el suelo, con una aplicación directa en el ámbito de la agricultura. Llámense imágenes aéreas a las imágenes digitales captadas por sensores aerotransportados (fotografía aérea en formato digital). Por el contrario las imágenes captadas por cámaras convencionales, son aquellas obtenidas a nivel de suelo mediante una cámara digital de uso común. Thorp y Tian (2004) denominan a los del primer grupo sensores remotos y al segundo sensores terrestres. Se han aplicado diferentes métodos y algoritmos para procesar estas imágenes con el fin de obtener información relevante que permita tomar decisiones y medidas que beneficien la producción agrícola. Puesto que se han analizado dos casos de estudio distintos, la metodología varió un poco para cada caso. Así, en el caso de la clasificación de texturas relativas a la cobertura terrestre captada en las fotografías aéreas, en primer lugar se extrae la información más relevante de cada componente espectral de las imágenes mediante una técnica de segmentación por umbralización (simple o múltiple), aplicando el método de Otsu (modificado) sobre cada componente espectral, de manera que al fusionar las tres componentes umbralizadas se reduce por un lado el tamaño de la imagen resultante, a la vez que se mantienen las características necesarias para establecer una primera clasificación. En segundo lugar, se aplican procesos de reagrupamiento de aquellas clases que presentan solapamiento, de forma que se llegue a un número de clases mínimo pero significativo (óptimo). La etapa de reagrupamiento es conocida como etapa de decisión, ya que es en la cual se decide a qué clase pertenece cada píxel.