%0 Thesis
%A Martínez Garrido, Raul
%T Normalización radiométrica iterativa en detección de cambios: seguimiento del tipo de cambios asociados al ecosistema mediterráneo
%D 2013
%U https://hdl.handle.net/20.500.14352/36319
%X Se propone un método de detección de cambios (DC) basado en técnicas de teledetección. El estudio se centra en mejorar la semejanza entre imágenes, aplicando correcciones radiométricas relativas a partir de los parámetros estadísticos de la imagen. Desde una perspectiva radiométrica, al considerar como semejantes las zonas de cambio, se introduce ruido en el proceso de corrección/normalización, con la consecuente influencia en la comparación multitemporal. Un proceso iterativo permite suprimir los cambios detectados inicialmente, en la extracción de los parámetros estadísticos para las sucesivas iteraciones. Se pretende eliminar la influencia de los cambios en el proceso de normalización, optimizando el resultado. Así mismo, se propone la automatización del proceso aplicando métodos no supervisados basados en álgebra de imagen para la detección y la clasificación de los tipos de cambios.[ABSTRACT] A new methodology in change detection (CD) is proposed based in remote sensing techniques. In this work, an iterative radiometric normalization process is tested to improve similarity between images in temporal sequence, based on global statistical parameters for each multi-temporal image dataset. In a radiometric perspective, register changes is associated to image noise in the statistical parameters extraction and correction/standardization process. This is an impact factor in the multi-temporal comparison algorithm. Apply an iterative process; enable to exclude change areas in the extraction of statistical parameters for the subsequent iterations, to optimize the change detection result. Process automation has been applied in the detection and classification of changes, using unsupervised methodologies of image algebra. It’s required to analysis and interpretation of the automatic results in order to generate a change detection map.
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