Resumen de Clasificación de imágenes de teledetección, de alta y media resolución espacial, basada en la extracción y clasificación de objetos homogéneos
Esta tesis contribuye al proceso de identificación y discriminación de las entidades representadas en imágenes adquiridas por sensores remotos fotográficos y óptico-electrónicos. Para ello, se han desarrollado tres nuevos algoritmos de extracción de objetos homogéneos: clasificación "región-based" y no en "pixel-based" (EHO-IRGI); atención especial al problema de clasificación de píxeles de borde (ECEP-ECHO); alternativa a la clasificación de los píxeles de borde con precisión de subpíxel (ECEP-ECHO-SA).
El algoritmo EHO-IRGI (Extractionof Homogeneous Objects trhrough the ISOTADA and RegionGrowing Intergration) se encuadra dentro de las técnicas de segmentación de imágenes que integran dos enfoques diferentes para mejorar los resultados producidos por separado. La integración que aquí se propone consituye un crecimiento de regiones por agregación de píxeles, a aprtir de las semillas obtenidas por un algoritmo de clasificación no supervisada como ISODATA.
ECEP-ECHO (Extractión and Classification of Edge Pixeles in an ECHO Approach) supone una mejora de EHO-IRGI, en la que se trata de resolver su aspecto más crítico: su comportamiento en los píxeles de borde. Para ello, introduce como criterio de parada de la etapa de crecimiento de regiones la información obtenida por un algoritmo de extracción de bordes SDD (segunda Derivda Direccional),obteniendo una imagen segmentada con los objetos homogéneos (regiones que en muchos casos coincidirán con las parcelas) de la imagen.
El algoritmo ECEP-ECHO-SA (ECEP-ECHO at Subpixel Accuracy) introduce la precisión de subpíxel en ECEP-ECHO.
