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Descripción
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| La clasificación temática más precisa de imágenes aéreas sigue siendo uno de los objetivos prioritarios para la aplicación de estas imágenes con diferentes usos. Su buena resolución espacial, las hacen muy adecuadas para ser utilizadas en la distinción de detalles sobre la superficie terrestre. Sin embargo en algunos casos no es posible discriminar algunos tipos de coberturas de terreno que presentan similitud espectral. Por otra parte, los datos LIDAR ampliamente utilizados para generar modelos digitales de elevaciones con gran precisión para usos topográficos, se han mostrado también efectivos para caracterizar sedimentos en erosiones de ríos y un número reducido de clases de vegetación, como las integradas por especies caducas y coníferas. En este trabajo se utilizan los datos multiespectrales recogidos por una cámara situada en avión y los derivados del primer retorno LIDAR registrados simultáneamente, para mejorar la clasificación temática de una escena que presenta elementos urbanos y rústicos. Se han obtenido, cuantificado y discutido los resultados derivados de realizar la clasificación temática de la imagen aérea con y sin datos LIDAR, tras aplicar seis métodos diferentes, Máxima Verosimilitud (ML), Support Vector Machine (con diferentes kernel, SVM-L, SVM-P, SVM-RBF, SVM-S,) e Isodata. Los mejores resultados se han obtenido para el caso de la clasificación SVM con kernel Sigmoide (SVM-S), utilizando conjuntamente datos multiespectrales y LIDAR. | |
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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 Sostenible |
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