Fusion de imagenes SAR y opticas para clasificacion de coberturas terrestres usando campos magneticos aleatorios

Abstract

Una de las aplicaciones m ?as comunes de las im ?agenes de teledetecci ?on es la producci ?onde mapas tem ?aticos que describan la cubierta terrestre, mediante la clasificaci ?on digital Los algoritmos cl ?asicos utilizados para este fin tratan con una sola categor ??a de imagensatelital ( ?optica o radar) obteniendo una informaci ?on parcializada e incompleta de la es-cena. Estudios recientes sugieren que la combinaci ?on de im ?agenes obtenidas por distintasfuentes puede mejorar el desempe ?no de los m ?etodos de clasificaci ?on. Otro factor impor-tante es la modelaci ?on matem ?atica y el uso de distribuciones de probabilidad adecuadaspara describir los datos que conforman una imagen digital. Para im ?agenes de Radar deApertura Sint ?etica con polarizaci ?on simple (SAR, seg ?un su sigla en ingl ?es) se han pro-puesto varias distribuciones, tales como Gamma, Rayleigh, Weibull, K y G0. Usando ?esta ?ultima se han obtenido excelentes resultados de clasificaci ?on. Por otro lado, las im ?agenesde radar se ven afectadas por la presencia de un ?granulado? conocido con el nombre deruido speckle, lo cual dificulta la construcci ?on de mapas tem ?aticos a partir de ellas. Unamanera de abordar este problema es explotar la dependencia espacial entre pixeles vecinosmediante el uso de Campos Aleatorios Markovianos. Teniendo en cuenta todos estos as-pectos, en este trabajo se desarrolla un algoritmo de clasificaci ?on digital de im ?agenes queincluye fusi ?on de imagenes ( ?opticas y de radar), el uso de Campos Aleatorios Markovianosy la distribuci ?on G0 como modelo estad ??stico para im ?agenes SAR.