Teledetección aplicada a la actualización de cartografía de ocupación del suelo: técnicas de clasificación orientada a objetos
Curso teórico-práctico

Sesiones teóricas

1 INTRODUCCIÓN. Bases de datos de ocupación del suelo en España: Conceptos generales, tipos y características. Proceso general de automatización de las bases de datos cartográficas mediante imágenes. Tipos de datos. Comparación de los procedimientos de clasificación de imágenes por píxel con la clasificación por objeto.

2 PREPROCESADO. Aspectos generales del preprocesado de imágenes. Ajustes radiométricos entre imágenes. Técnicas de fusión de imágenes y métodos de evaluación.

3 SEGMENTACIÓN. Proceso de creación de objetos. Empleo de bases de datos disponibles. Principales técnicas de segmentación de imágenes. Niveles de segmentación y aplicación a los procesos de generación y actualización cartográficos.

4 EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS. Descripción de las principales técnicas de extracción de información a partir de imágenes, comparando su extracción a nivel de píxel y de objeto.

4.1 Espectrales: Extracción de información a partir de imágenes multiespectrales. Índices, transformaciones, combinaciones entre bandas y estadísticas básicas.

4.2 Temporal: Evolución de un objeto a lo largo del tiempo a partir de varias imágenes.

4.3 Texturas: Concepto de textura de una imagen. Características basadas en el histograma de primer orden. Matriz de concurrencias y variables derivadas. Otras aproximaciones.

4.4 Estructurales: Caracterización cuantitativa de los patrones de distribución regular de los elementos de un objeto. Extracción de variables a partir del semivariograma de una imagen, de la transformada de Hough y de la transformada de Fourier.

4.5 Forma: Variables de caracterización de la forma de los objetos.

4.6 Otras: Variables topográficas extraídas a partir de modelos digitales del terreno. Otros índices cualitativos (tipos de suelo, distancias,…). Ejemplos de cálculo de diferentes características a nivel de objeto: interpretación de los valores.

5 TÉCNICAS DE CLASIFICACIÓN. Descripción del proceso de clasificación. El problema de la selección de características. Descripción básica de algunos métodos estadísticos estándar de clasificación: Mínima distancia, Máxima probabilidad. Árboles de clasificación. Técnicas de data mining. Algoritmo C5.

6 EVALUACIÓN. Evaluación y post-procesado de la clasificación. Análisis de la matriz de errores. Indice Kappa. Tipos de muestreos de campo.

7 CASO PRÁCTICO. Objetivos del proyecto, datos empleados y metodología de clasificación seguida en la actualización de un SIG citrícola. Validación y resultados.

8 LÍNEAS DE MEJORA. Aspectos técnicos para la mejora de la clasificación de objetos y la adaptación al problema. Segmentación intra-objetos y análisis de formas.

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