Aplicación de métodos de interpolación geoestadísticos para la predicción de niveles digitales de una imagen satelital con líneas

Transcripción

1 Aplicación de métodos de interpolación geoestadísticos para la predicción de niveles digitales de una imagen satelital con líneas GUILLERMO A. TORO - CARLOS E. MELO - Clasificación del artículo: investigación (Conciencias) Fecha de recepción: 20 de abril de 2009 Fecha de aceptación: 23 de julio de 2009 Palabras clave: Key words: RESUMEN de plataformas satelitales tiene como principios la - ocasiones, los detectores de los sensores se saturan es un segmento de línea parcialmente con niveles -

2 ABSTRACT * * * En la actualidad, se cuenta con una gran cantidad de - - son llamados niveles digitales. Los detectores no funcionan completamente o se saturan temporalmente trata de información perdida, no se puede restaurar lo - geoestadísticos tienen en cuenta la auto-correlación espacial para poder predecir un valor, pero, a dife- la geoestadística asigna pesos o ponderaciones a similares para la predicción. El resultado es una línea o un segmento de línea - 56 Tecnura año 12 No.24 primer semestre de 2009

3 Figura Figura 2. 2 Aplicación de métodos de interpolación geoestadísticos para la predicción de niveles digitales de una imagen satelital GUILLERMO A. TORO / CARLOS E. MELO 57

4 presentan las estadísticas descriptivas. Tabla 1. 3 Mediana 22 Moda - de distancia inversa ponderada. de corto rango, los mapas de interpolación local polinómica pueden capturar la variación de corto de interpolación como el de distancias inversas o Normalidad Figura 3. 1 Se recomienda co polación de Geoesta 58 Tecnura año 12 No.24 primer semestre de 2009

5 - 4.2 Tendencia tipo de tendencia de comportamiento de los datos, si se ligera curva alrededor de la mitad del plano, pero es tan Figura 4. Aplicación de métodos de interpolación geoestadísticos para la predicción de niveles digitales de una imagen satelital GUILLERMO A. TORO / CARLOS E. MELO 59

6 la tendencia de ninguna de las direcciones de los 4.3 Poligonos de Voronoi - datos perdidos se asignó un color correspondiente de los niveles digitales. - variación de los niveles digitales es local. Figura Nube de semivarianzas datos a diferentes distancias en las muestras diagonales - Figura Tecnura año 12 No.24 primer semestre de 2009

7 4.4.1 Altas semivarianzas a largas distancias Bajas semivarianzas a distancia cerca donde se encuentran tanto líneas diagonales como - Figura 7. Figura 8. Aplicación de métodos de interpolación geoestadísticos para la predicción de niveles digitales de una imagen satelital GUILLERMO A. TORO / CARLOS E. MELO 61

8 - la distancia a la cual se encuentra separados los las agrupaciones o clases. semivariograma nos muestra el comportamiento de un Figura 10. Figura 9. Para la evaluación del modelo determinístico de interpolación, conocido como distancia inversa siguientes en cuanto al número de vecinos, potencia 62 Tecnura año 12 No.24 primer semestre de 2009

9 Figura 11. Figura Figura 12. Para la evaluación del modelo determinístico de inter- - - Figura 14. guiente comparativo. Aplicación de métodos de interpolación geoestadísticos para la predicción de niveles digitales de una imagen satelital GUILLERMO A. TORO / CARLOS E. MELO 63

10 Figura Figura 16. mapa de predicciones no muestra ninguna anomalía al momento de calcular sus valores, es decir, los valores fueron, al parecer, calculados satisfactoriamente con sus - lo cual puede llegar producir una restauración un 64 Tecnura año 12 No.24 primer semestre de 2009

11 - de error; pero de igual manera los niveles digitales se Figura 18. Figura 17. las líneas diagonales, en la composición de color - similares a los vecinos; pero, el efecto de difumina- - Aplicación de métodos de interpolación geoestadísticos para la predicción de niveles digitales de una imagen satelital GUILLERMO A. TORO / CARLOS E. MELO 65

12 compresión visual, la restauración lograda por el Figura 19. Comparación en composición de color verdadero - con la imagen alterada, pero presenta un efecto de de los niveles digitales perdidos en el momento de la captura del sensor, generando las líneas perdi- diferente de las tradicionales para la restauración - se evaluaron en la etapa de selección de modelos. tiene en cuenta los valores vecinos al momento de autocorrelación espacial asegurando la mínima Tecnura año 12 No.24 primer semestre de 2009

13 tales perdidos por mala captura del sensor; todo - - Fundamentos De Teledetección Espacial Statistics For Spatial Data. Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective. Introducción a la Geoes- Digital Image processing Field Guide Erdas 8.5. Aplicación de métodos de interpolación geoestadísticos para la predicción de niveles digitales de una imagen satelital GUILLERMO A. TORO / CARLOS E. MELO 67