dc.creatorRey, A.
dc.creatorGambini, J.
dc.creatorDelrieux, Claudio
dc.date2021-10
dc.date2021
dc.date2022-08-30T16:16:30Z
dc.date.accessioned2023-07-15T07:47:37Z
dc.date.available2023-07-15T07:47:37Z
dc.identifierhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/141277
dc.identifierhttp://50jaiio.sadio.org.ar/pdfs/saiv/SAIV-01.pdf
dc.identifierissn:2683-8990
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7481855
dc.descriptionLas imágenes SAR (Synthetic Aperture Radar) cumplen un rol fundamental en el monitoreo ambiental y observación terrestre debido a que proveen información que las imágenes ópticas no proporcionan. Sin embargo, estas imágenes están contaminadas con un ruido inherente al método de captura, llamado ruido speckle, que dificulta su análisis e interpretación automática. Los modelos avanzados de segmentación de imágenes SAR están dedicados a resolver las dificultades que este ruido provoca. En este sentido, resulta de suma importancia el estudio de parámetros que describan las características estructurales de textura de la imagen en presencia de ruido speckle. En este trabajo, se propone un nuevo modelo de clasificación de imágenes SAR basado en el cálculo de descriptores de textura locales, formando un vector característico, el cual involucra estimaciones de parámetros de una distribución de probabilidad, estimaciones de la dimensión fractal y entropía de Tsallis. Luego, el etiquetado de cada píxel se realiza utilizando el método de clasificación supervisada SVM (Support Vector Machine). Se analizan los resultados de aplicar el algoritmo propuesto en imágenes SAR sintéticas, simples y con valores extremos agregados, los cuales muestran alta eficacia y son prometedores para la aplicación en imágenes SAR reales.
dc.descriptionSociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
dc.formatapplication/pdf
dc.format1-5
dc.languagees
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
dc.rightsCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)
dc.subjectCiencias Informáticas
dc.subjectClasificación de imágenes SAR
dc.subjectCaracterísticas de textura
dc.subjectEntropía
dc.subjectDimensión fractal
dc.subjectSVM
dc.titleSVM en clasificación de imágenes SAR con características de textura
dc.typeObjeto de conferencia
dc.typeObjeto de conferencia


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