Resumen de Servicio Grid para la clasificación no supervisada de imágenes satelitales utilizando autómatas celulares

Germán Amézquita Becerra, José Nelson Pérez Castillo

• español

  Este artículo describe el proceso investigativo por el cual se exploró y puso en práctica la tecnología Grid como elemento promotor del proceso de clasificación no supervisada de imágenes satelitales LANDSAT; se ha implementado un servicio Grid que aplica autómatas celulares como técnica de inteligencia artificial. Las anteriores tareas se han logrado estableciendo una infraestructura Grid y un modelo de implementación que da soporte al servicio Grid. El modelo del servicio visualiza el contenedor de servicios y el contenedor de portlet, los cuales se integran para formar tanto el cliente como el servidor. El autómata celular utilizado, esta definido en vecindarios de dos dimensiones y se establece la proyección de los niveles digitales de tres de las bandas de la imagen y la ubicación de cada una de ellas sobre el vecindario definido. El algoritmo se basa en reglas de transición que generan modificaciones a los vecindarios hasta obtener las categorías deseadas. Como resultado del proceso de clasificación se genera una nue- va imagen en la cual se expresan las categorías en valores de 0 a 255 y se establece falso color para visualizar los resultados obtenidos.

• English

  This paper describes the research process to explore and implement a Grid technology as a promoter of unsupervised, LANDSAT satellite image classification process. In fact, a Grid service has been implemented using cellular automata as an artificial intelligence technique. Those tasks have been achieved by establishing a Grid infrastructure and an implementation model supporting the Grid service. The service model displays the service container and the portlet container, which are integrated to form both client and server. The cellular automaton used is defined by two-dimension neighborhoods, and also a digital level projection of each three bands of the image and location on a defi- ned neighborhood is established. The algorithm is based on transition rules generating changes to neighborhoods to get the desired categories. As a result of the classification process a new image is generated in which categories are expressed in values from 0 to 255 but providing false color to display the results.