Corrección de modelos digitales de elevación con imágenes multi-espectrales

Autores
Thomas, Amalia; D'Amato, Juan P.; Rinaldi, Pablo Rafael
Año de publicación
2015
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión enviada
Descripción
Se presenta una metodología extensiva para detectar áreas arboladas en zonas rurales de la provincia de Buenos Aires empleando imágenes satelitales multiespectrales Landsat. La máscara generada permite corregir las falencias de los Modelos Digitales de Elevación (MDE) radar como los Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM). En estos modelos, la presencia de árboles genera errores en las mediciones ya que las ondas del radar no penetran la vegetación, dando valores de altura de terreno similares a las copas de los árboles. Con base en imágenes Landsat se ajustaron funciones de umbralado independientes para cada espectro. Con la aplicación sucesiva de estos umbrales se logra una máscara que se proyecta sobre el MDE. La máscara luego es corregida evaluando los saltos de altura en las fronteras de la misma.\nPor último, se aplica un algoritmo de corrección al MDE.
XIII Workshop Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)
Materia
Ciencias Informáticas
Segmentation
MDE
umbralado
imágenes multiespectrales
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Repositorio
CIC Digital (CICBA)
Institución
Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires
OAI Identificador
oai:digital.cic.gba.gob.ar:11746/3472
Acceder
id CICBA_b25b8beeed3433d0bf170555fd4bbd26
oai_identifier_str oai:digital.cic.gba.gob.ar:11746/3472
network_acronym_str CICBA
repository_id_str 9441
network_name_str CIC Digital (CICBA)
spelling Corrección de modelos digitales de elevación con imágenes multi-espectralesThomas, AmaliaD'Amato, Juan P.Rinaldi, Pablo RafaelCiencias InformáticasSegmentationMDEumbraladoimágenes multiespectralesSe presenta una metodología extensiva para detectar áreas arboladas en zonas rurales de la provincia de Buenos Aires empleando imágenes satelitales multiespectrales Landsat. La máscara generada permite corregir las falencias de los Modelos Digitales de Elevación (MDE) radar como los Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM). En estos modelos, la presencia de árboles genera errores en las mediciones ya que las ondas del radar no penetran la vegetación, dando valores de altura de terreno similares a las copas de los árboles. Con base en imágenes Landsat se ajustaron funciones de umbralado independientes para cada espectro. Con la aplicación sucesiva de estos umbrales se logra una máscara que se proyecta sobre el MDE. La máscara luego es corregida evaluando los saltos de altura en las fronteras de la misma.\nPor último, se aplica un algoritmo de corrección al MDE.XIII Workshop Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)2015-10info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/submittedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttps://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/3472spahttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/50028 untranslated Remove selectedinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/reponame:CIC Digital (CICBA)instname:Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Airesinstacron:CICBA2025-10-16T09:26:54Zoai:digital.cic.gba.gob.ar:11746/3472Institucionalhttp://digital.cic.gba.gob.arOrganismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://digital.cic.gba.gob.ar/oai/snrdmarisa.degiusti@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:94412025-10-16 09:26:54.345CIC Digital (CICBA) - Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Airesfalse
dc.title.none.fl_str_mv Corrección de modelos digitales de elevación con imágenes multi-espectrales
title Corrección de modelos digitales de elevación con imágenes multi-espectrales
spellingShingle Corrección de modelos digitales de elevación con imágenes multi-espectrales
Thomas, Amalia
Ciencias Informáticas
Segmentation
MDE
umbralado
imágenes multiespectrales
title_short Corrección de modelos digitales de elevación con imágenes multi-espectrales
title_full Corrección de modelos digitales de elevación con imágenes multi-espectrales
title_fullStr Corrección de modelos digitales de elevación con imágenes multi-espectrales
title_full_unstemmed Corrección de modelos digitales de elevación con imágenes multi-espectrales
title_sort Corrección de modelos digitales de elevación con imágenes multi-espectrales
dc.creator.none.fl_str_mv Thomas, Amalia
D'Amato, Juan P.
Rinaldi, Pablo Rafael
author Thomas, Amalia
author_facet Thomas, Amalia
D'Amato, Juan P.
Rinaldi, Pablo Rafael
author_role author
author2 D'Amato, Juan P.
Rinaldi, Pablo Rafael
author2_role author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
Segmentation
MDE
umbralado
imágenes multiespectrales
topic Ciencias Informáticas
Segmentation
MDE
umbralado
imágenes multiespectrales
dc.description.none.fl_txt_mv Se presenta una metodología extensiva para detectar áreas arboladas en zonas rurales de la provincia de Buenos Aires empleando imágenes satelitales multiespectrales Landsat. La máscara generada permite corregir las falencias de los Modelos Digitales de Elevación (MDE) radar como los Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM). En estos modelos, la presencia de árboles genera errores en las mediciones ya que las ondas del radar no penetran la vegetación, dando valores de altura de terreno similares a las copas de los árboles. Con base en imágenes Landsat se ajustaron funciones de umbralado independientes para cada espectro. Con la aplicación sucesiva de estos umbrales se logra una máscara que se proyecta sobre el MDE. La máscara luego es corregida evaluando los saltos de altura en las fronteras de la misma.\nPor último, se aplica un algoritmo de corrección al MDE.
XIII Workshop Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)
description Se presenta una metodología extensiva para detectar áreas arboladas en zonas rurales de la provincia de Buenos Aires empleando imágenes satelitales multiespectrales Landsat. La máscara generada permite corregir las falencias de los Modelos Digitales de Elevación (MDE) radar como los Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM). En estos modelos, la presencia de árboles genera errores en las mediciones ya que las ondas del radar no penetran la vegetación, dando valores de altura de terreno similares a las copas de los árboles. Con base en imágenes Landsat se ajustaron funciones de umbralado independientes para cada espectro. Con la aplicación sucesiva de estos umbrales se logra una máscara que se proyecta sobre el MDE. La máscara luego es corregida evaluando los saltos de altura en las fronteras de la misma.\nPor último, se aplica un algoritmo de corrección al MDE.
publishDate 2015
dc.date.none.fl_str_mv 2015-10
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/submittedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str submittedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv https://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/3472
url https://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/3472
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/50028 untranslated Remove selected
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:CIC Digital (CICBA)
instname:Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires
instacron:CICBA
reponame_str CIC Digital (CICBA)
collection CIC Digital (CICBA)
instname_str Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires
instacron_str CICBA
institution CICBA
repository.name.fl_str_mv CIC Digital (CICBA) - Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires
repository.mail.fl_str_mv marisa.degiusti@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1846142604897419264
score 12.712165

Publicaciones similares