Detección de cambios en imágenes multibanda mediante reducción de su dimensionalidad

Rodríguez Corujo, Sergio (2020). Detección de cambios en imágenes multibanda mediante reducción de su dimensionalidad. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM), Madrid, España.

Description

Title: Detección de cambios en imágenes multibanda mediante reducción de su dimensionalidad
Author/s:
  • Rodríguez Corujo, Sergio
Contributor/s:
  • Martínez Izquierdo, María Estíbaliz
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería Informática
Date: July 2020
Subjects:
Freetext Keywords: Teledetección; Medioambiente; Procesamiento de imágenes; Reducción de la dimensionalidad; Análisis de Componentes Principales (ACP); Mapas binarios; Remote sensing; Environment; Image processing; Dimensionality reduction; Principal Component Analysis (PCA); Binary maps
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Arquitectura y Tecnología de Sistemas Informáticos
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El proceso de Teledetección es una gran fuente de información temporal sobre la cubierta terrestre. En esta tecnología se utilizan sensores que registran información, sobre la superficie terrestre, codificada en imágenes digitales de varios canales o bandas. Esta información puede ser usada para diferentes métodos de Teledetección, uno de ellos es la detección de cambios, basada en identificar diferencias comparando los registros de imágenes tomadas en diferentes momentos. Dichas imágenes registradas, para poder ser estudiadas deben procesarse y, en ocasiones, se requiere de un tratamiento estadístico dónde aparecen ciertos inconvenientes que son inherentes a la propia imagen multibanda. Estos inconvenientes pueden ser: redundancia de información entre bandas; solapamiento de respuestas espectrales mixtas de los diferentes objetivos situados en el terreno; y, complejidad computacional del tratamiento de estos datos. Los métodos de detección de cambios basados en transformaciones espaciales multiespectrales como el Análisis de Componentes Principales (ACP) muestran óptimas soluciones para aplicaciones de Teledetección y presentan una posible solución a los inconvenientes anteriores. Por ejemplo, una de las ventajas que posee el método ACP es la reducción de datos redundantes entre bandas y enfatiza la información diferente en los componentes derivados. Es por ello, por lo que el proceso metodológico a establecer en este trabajo está basado en la reducción de la dimensionalidad mediante el Análisis de Componentes Principales. Asimismo, el objetivo general de este proyecto es establecer y desarrollar una metodología multitemporal para optimizar la detección de cambios en cubiertas terrestres de paisajes singulares afectados por incidencias medioambientales. Las imágenes digitales son obtenidas a partir del registro de Teledetección, previamente mencionado, a través de los sensores de diferente resolución, situados en las plataformas aeroespaciales. Se busca como propósito final el desarrollo de una solución competitiva que ayude y mejore la productividad en los proyectos de investigación y desarrollo (I+D) del ámbito. Las técnicas de procesado de imágenes empleadas en el proyecto deben estar contempladas en software comercial y de libre distribución. Además, se pretende optimizar los procedimientos empleados para sacar el mayor partido posible a las técnicas de análisis que se ofrezcan en dicho software.---ABSTRACT---The Remote Sensing process is a substantial source of temporal information on land cover. In this technology, sensors are used to record information on the Earth’s surface, which is then encoded in digital images of various channels or bands. This information can be used for different Remote Sensing methods, one of which is change detection, based on identifying differences by comparing the records of images taken at different times. In order to study these registered images, they must be processed and, sometimes, a statistical treatment is required where certain drawbacks inherent in the multiband image appear. These drawbacks can be a redundancy of information between bands; overlapping of mixed spectral responses of different targets on the ground; and, the computational complexity of the treatment of this data. Change detection methods based on multispectral spatial transformations such as Principal Component Analysis (PCA) show optimal solutions for Remote Sensing applications and present a potential solution to the above drawbacks. For example, one advantage of the PCA method is the reduction of redundant data between bands and emphasis of the different information in the derived components. Referencing this, the methodological process to be established in this project is based on the reduction of dimensionality through Principal Component Analysis. Likewise, the general aim of the project is to establish and develop a multi-time methodology to optimize the detection of changes in unique landscapes affected by environmental incidents on the Earth’s surface. The digital images are obtained from the aforementioned Remote Sensing record, through sensors of different resolution, located on the aerospace platforms. The final purpose is to develop a competitive solution that helps and improves productivity in research and development (R+D) projects in the field. The image processing techniques used in this project must be considered in commercial and freely distributed software. As well as this, the aim is to optimize the procedures used to make the most of the analysis techniques offered in that software.

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Item ID: 63373
DC Identifier: http://oa.upm.es/63373/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:63373
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 30 Jul 2020 14:17
Last Modified: 30 Jul 2020 14:17
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