Una cantidad importante de estudios geomorfológicos y oceanográficos se basa en la utili-
zación de modelos físico-matemáticos que requieren un conocimiento preciso de las magnitudes
geográficas para ser aplicables. En este trabajo se perfeccionaron y se desarrollaron nuevas
técnicas de procesamiento de imágenes satelitales multiespectrales para la extracción y medi-
ción precisa de dichos característicos cuya importancia es crucial en estudios de Ciencias de la
Tierra. Para la segmentación de diversas áreas geográficas, se elaboraron mejoras en el algorit-
mo de clasificación por distancia mínima ano y múltiples prototipos. La nueva metodología de
selección de pixels de referencia permite la segmentación no supervisada en forma más robusta
que las propuestas existentes.
Se desarrolló un nuevo método de medición de característicos lineales (longitud). El algo-
ritmo se basa en la combinación de técnicas que aprovechan la informaci´on generada durante
la segmentación para la extracción súper-resolución de las coordenadas del contorno. Los re-
sultados se obtienen con mayor precisión en la medición reduciendo la limitación impuesta por
la resolución de la imagen. Esta metodología fue rigurosamente testeada en imágenes sintéticas
de objetos geométricos de características conocidas, así como también, en imágenes satelitales
de accidentes geográficos y parcelas de las cuales se realizaron mediciones directas de campo.
En todos los casos, los resultados poseen menor error asociado que los datos obtenidos con los
m´etodos existentes e implementados en los software de Sistema de Informaci´on Geográfica más
populares.
Finalmente, se propuso un método de estimación de longitud a partir de extrapolación fractal.
Se fundamenta en las ideas presentadas por Richardson (1961), sin los problemas de incongruen-
cia de información presentes en otros desarrollos. El algoritmo infiere el valor correspondiente
a una medición hipotética realizada con una resolución espacial mejor que la disponible. Este
método fue probado con imágenes sintéticas y en áreas geográficas para las cuales fue posible
contar con dos tipos de imágenes satelitales, una de baja resolución (Landsat) y otra de al-
ta resolución (Ikonos). La estimación de perímetros utilizando la imagen Landsat predice con
gran exactitud la medición en la imagen Ikonos, lo cual valida experimentalmente una metodo-
logía que permitir´ıa refinar en casi dos órdenes de magnitud la precisi´on de trabajo utilizando
imágenes de bajo costo. / An important amount of geomorphologic and oceanographic studies are based on the use of
physical-mathematicalmodels that require a precise knowledge of certain geographic magnitudes
in order to be applied. In this work, previous techniques were enhanced and new multispectral
satellite image processing techniques were developped, specifically for precise extraction and
measurement of geografic features whose importance is crucial in a wide spectrum of Earth
science studies. Several enhancements were performed on classification methods by minimum
distance to single and multiple prototypes for segmentation of diverse areas. The new metho-
dology for prototype selection allows for non-supervised segmentation in a more robust manner
than that of previous methods.
A new method for measurement of linear features (length) was developped. The algorithm
is based on the combination of techniques that use the information generated during the seg-
mentation process for the extraction of the contour coordinates by super-resolution. The results
obtained achieve greater precision on the measurement, reducing the limitation introduced by
the image resolution. This methodology was rigurously tested and validated both with sinthetic
images of geometric objects with known parameters, as well as satellite images of geographic fea-
tures and areas from which direct field measurements have been taken. In all cases, the performed
measurements show lower associated error compared to the existant algorithms implemented on
the most popular Geographic Information System softwares.
Finally, a novel length estimation method based on a fractal extrapolation was proposed. It
is based on the ideas originally presented by Richardson(1961) but avoids the information incon-
gruence issues that ussually affect other proposals. The algorithm infers the value corresponding
to a hypothetical measurement performed with a spatial resolution higher than the available.
This method was validated against both sinthetic images as well as geographic areas for which
two satellite images (a low resolution Landsat image and a high resolution Ikonos) were available.
The perimeter estimation of geographic areas using only the Landsat image predicts with great
accurracy the measurement in the Ikonos image, which validates experimentally a methodology
that would allow to refine in almost two orders of magnitude the precision achievable when
working with low cost satellite images.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:uns.edu.ar/oai:repositorio.bc.uns.edu.ar:123456789/495 |
| Date | 29 March 2012 |
| Creators | Cipolletti, Marina P. |
| Contributors | Delrieux, Claudio Augusto, Piccolo, María Cintia |
| Publisher | Universidad Nacional del Sur |
| Source Sets | Universidad Nacional del Sur |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
| Rights | 0 |
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