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Descripción
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| Aún cuando el continuo aumento de la resolución espacial de las imágenes de satélite ha incrementado notablemente sus aplicaciones, así como la calidad de los resultados obtenidos a partir ellas, dichas imágenes presentan una alta variabilidad espectral y una baja separabilidad entre los diferentes tipos de cubiertas presentes en la imagen. Esto dificulta ciertos procesos típicos de teledetección, como son la clasificación de imágenes o la detección de cambios. Este tipo de efectos son especialmente notables, cuando se fusionan imágenes de muy alta resolución espacial. Con objeto de minimizar los efectos antes mencionados, recientemente se ha propuesto un nuevo paradigma de fusión, que propone determinar a partir de mapas locales de la dimensión fractal de las imágenes fuente (multiespectral y pancromática), la cantidad de detalle procedente de la imagen pancromática que se debe incorporar en la información de baja frecuencia procedente de la imagen multiespectral, para cada píxel y para cada banda, dependiendo del tipo de cubierta bajo análisis. En este trabajo, los mapas locales de dimensión fractal se han obtenido, mediante un proceso de ventaneado de las imágenes fuente y el algoritmo box-counting. Este algoritmo, implica la definición de un tamaño de ventana, w, el cual tiene una fuerte influencia en la estimación de la dimensión fractal local y consecuentemente en la calidad de las imágenes fusionadas. En este sentido, se propone investigar la influencia de w en las prestaciones de un algoritmo de fusión basado en la Transformada Discreta Wavelet calculada mediante el algoritmo à trous, al que se le ha aplicado el paradigma propuesto. | |
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Internacional
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No |
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DOI
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Edición del Libro
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1 |
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Editorial del Libro
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Asociacion Española de Teledeteccion |
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ISBN
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978-84-613-4257-0 |
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Serie
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Título del Libro
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TELEDETECCIÓN: Agua y Desarrollo sostenibleAgua y Desarrollo sostenible |
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Desde página
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585 |
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Hasta página
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588 |