Author: ERIKA DANAE LOPEZ ESPINOZA

Segmentación de coberturas de la tierra espectralmente similares empleando campos aleatorios de Markov y características de textura estructural y estocástica

ERIKA DANAE LOPEZ ESPINOZA (2009)

In this thesis,Markovian modeling is applied to perform segmentation of land cover

from remote sensing and digital images. The segmentation problem is approached as a

classification problem, where the goal is to decompose an image in a set of homogeneous

regions using a similarity characteristics set.

In the Bayesian framework using Markov Random Fields (MRF) the image texture

is introduced as clique potentials of a second-order posterior energy function. These

clique potentials or texture fields are obtained by means of the 2-DWold decomposition

and the obtained final function is called texture energy function (TEF). Texture fields

are obtained from the frequency domain, therefore, a model is defined through both

the spatial (contextual constraint) and frequency (reference fields) domain. This model

allows us to define better the segmented image borders.

Experiments were carried out on a variety of synthetic and real images. From the

segmentation results, it is observed that by incorporating texture fields to the posterior

energy function, the segmentation quality is improved.

In this thesis, the main result is the TEF function which is possible to introduce

within MRF and tree-structured Markov random fields (TS-MRF) models. In this way,

a new model for segmentation of classes with similar spectral response based on TSMRF

and the TEF function is proposed.

In addition, a methodology that involves the TEF function and a stochastic geometry

model to improve image segmentation is proposed. The segmentation preliminary

results on synthetic images are encouraging, but there is still work to be done in this

direction.

En esta tesis se analiza el modelado Markoviano y su uso en la segmentación de

coberturas de la tierra a partir de imágenes para técnicas de percepción remota, sin dejar

a un lado el dominio de imágenes digitales en general. El problema de segmentación

lo consideramos análogo al de clasificación, donde el objetivo es dividir una imagen en

regiones homogéneas de acuerdo a un conjunto dado de características.

Bajo el enfoque Bayesiano usando campos aleatorios de Markov (MRF por sus

siglas en ingle´s), la textura de la imagen a ser segmentada se introduce como parte

de las funciones potenciales de la función de energía posterior de segundo grado. Los

campos de textura de la imagen segmentada son obtenidos mediante la descomposición

de Wold, y a la función final la llamamos Función de Energía de Textura o función

TEF por sus siglas en inglés. Al obtener los campos de textura en el dominio de las

frecuencias mediante la descomposición de Wold, la función propuesta queda definida

tanto en el dominio espacial (interacciones entre los píxeles) como en el dominio de las

frecuencias (campos de referencia). Lo anterior permite definir mejor los bordes de los

objetos que están siendo segmentados.

Una variedad de imágenes sintéticas y reales son segmentadas usando la función

TEF. A partir de los resultados de segmentación obtenidos se observa que, al incorporar

campos de textura en la función de energía posterior de losMRF se mejora el porcentaje

de segmentación.

La principal aportación en esta tesis es la función TEF la cual es posible introducir

en modelos de campos aleatorios deMarkov planos y de estructura de árbol (TS-MRF).

De esta manera en esta tesis se propone un nuevo modelo basado en TS-MRF y la

función TEF para segmentación de clases espectralmente similares.

Adicionalmente, se propone una metodología preliminar que involucra la función

TEF y un modelo de geometría estocástica para mejorar la segmentación de imágenes

con objetos geométricos. Los resultados de segmentación preliminares obtenidos sobre

imágenes sintéticas son alentadores, sin embargo existemucho trabajo por hacer en este

tema.

Doctoral thesis

Image segmentation Image texture Markov processes Remote sensing Spectral analysis Stochastic processes CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA MATEMÁTICAS CIENCIA DE LOS ORDENADORES

Estimación de la respuesta térmica de la cuenca lacustre del Valle de México en el siglo XVI: un experimento numérico

Angel Ruiz-Angulo ERIKA DANAE LOPEZ ESPINOZA (2015)

Se presenta un estudio de la respuesta térmica para los meses de enero – febrero y agosto – septiembre en un escenario que incluye un cuerpo de agua representando el sistema lacustre del Valle de México, y excluye la cobertura urbana. El experimento numérico tiene como objetivo replicar el conjunto de lagos que conformaban el sistema lacustre hace 500 años. Las simulaciones numéricas se realizaron con el modelo Weather Research and Forecasting (WRF) considerando un escenario con las condiciones de uso de suelo actuales y otro con el sistema lacustre sintético, ambos escenarios empleando condiciones iniciales y de frontera de 2012. Se comparó la temperatura en superficie de ambas simulaciones y ocho estaciones meteorológicas localizadas en el Valle de México. Los resultados muestran un impacto térmico significativo en el tiempo meteorológico generado por la presencia del cuerpo de agua. Regionalmente, se observó un incremento de temperatura en superficie asociado a dos procesos simultáneos: la extinción del sistema lacustre y el crecimiento urbano. Además de la amplitud, se observa un corrimiento en el tiempo del máximo en temperatura asociado con los cambios en flujos de calor. El incremento promedio de la temperatura llega a ser mayor que el asociado al cambio climático global durante el mismo periodo de tiempo.

Article

CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA micro clima urbano modelación numérica tiempo meteorológico cuenca lacustre del Valle de México temperatura en superficie

Reference Fields Analysis of a Markov Random Field Model to Improve Image Segmentation

ERIKA DANAE LOPEZ ESPINOZA LEOPOLDO ALTAMIRANO ROBLES (2010)

Markov random field (MRF) models, parameters such as internal and external reference fields are used. In this paper, the influence of these parameters in the segmentation quality is analyzed, and it is shown that, for image segmentation, a MRF model with a priori energy function defined by means of non-homogeneous internal and external field has better segmentation quality than a MRF model defined only by a homogeneous internal reference field. An analysis of the MRF models in terms of segmentation quality, computational time and tests of statistical significance is done. Significance tests showed that the segmentations obtained with MRF model defined by means of non-homogeneous reference fields are significant at levels of 85% and 75%.

Article

CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA Image segmentation unsupervised segmentation Markov random field non-homogeneous random field

Reference Fields Analysis of a Markov Random Field Model to Improve Image Segmentation

ERIKA DANAE LOPEZ ESPINOZA LEOPOLDO ALTAMIRANO ROBLES (2010)

Markov random field (MRF) models, parameters such as internal and external reference fields are used. In this paper, the influence of these parameters in the segmentation quality is analyzed, and it is shown that, for image segmentation, a MRF model with a priori energy function defined by means of non-homogeneous internal and external field has better segmentation quality than a MRF model defined only by a homogeneous internal reference field. An analysis of the MRF models in terms of segmentation quality, computational time and tests of statistical significance is done. Significance tests showed that the segmentations obtained with MRF model defined by means of non-homogeneous reference fields are significant at levels of 85% and 75%.

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CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA Image segmentation unsupervised segmentation Markov random field non-homogeneous random field

Reference fields analysis of a Markov random field model to improve image segmentation

ERIKA DANAE LOPEZ ESPINOZA LEOPOLDO ALTAMIRANO ROBLES (2010)

In Markov random field (MRF) models, parameters such as internal and external reference fields are used. In this paper, the influence of these parameters in the segmentation quality is analyzed, and it is shown that, for image segmentation, a MRF model with a priori energy function defined by means of non-homogeneous internal and external field has better segmentation quality than a MRF model defined only by a homogeneous internal reference field. An analysis of the MRF models in terms of segmentation quality, computational time and tests of statistical significance is done. Significance tests showed that the segmentations obtained with MRF model defined by means of non-homogeneous reference fields are significant at levels of 85% and 75%.

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Image segmentation Unsupervised segmentation Markov random field Non-homogeneous random field CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA MATEMÁTICAS CIENCIA DE LOS ORDENADORES CIENCIA DE LOS ORDENADORES

Estimación de la respuesta térmica de la cuenca lacustre del Valle de México en el siglo XVI: un experimento numérico

Angel Ruiz-Angulo ERIKA DANAE LOPEZ ESPINOZA (2015)

Se presenta un estudio de la respuesta térmica para los meses de enero – febrero y agosto – septiembre en un escenario que incluye un cuerpo de agua representando el sistema lacustre del Valle de México, y excluye la cobertura urbana. El experimento numérico tiene como objetivo replicar el conjunto de lagos que conformaban el sistema lacustre hace 500 años. Las simulaciones numéricas se realizaron con el modelo Weather Research and Forecasting (WRF) considerando un escenario con las condiciones de uso de suelo actuales y otro con el sistema lacustre sintético, ambos escenarios empleando condiciones iniciales y de frontera de 2012. Se comparó la temperatura en superficie de ambas simulaciones y ocho estaciones meteorológicas localizadas en el Valle de México. Los resultados muestran un impacto térmico significativo en el tiempo meteorológico generado por la presencia del cuerpo de agua. Regionalmente, se observó un incremento de temperatura en superficie asociado a dos procesos simultáneos: la extinción del sistema lacustre y el crecimiento urbano. Además de la amplitud, se observa un corrimiento en el tiempo del máximo en temperatura asociado con los cambios en flujos de calor. El incremento promedio de la temperatura llega a ser mayor que el asociado al cambio climático global durante el mismo periodo de tiempo.

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CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA micro clima urbano modelación numérica tiempo meteorológico cuenca lacustre del Valle de México temperatura en superficie

Weather forecast sensitivity to changes in urban land covers using the WRF model for central México

ERIKA DANAE LOPEZ ESPINOZA Jorge Zavala-Hidalgo OCTAVIO GOMEZ RAMOS (2012)

The impact on temperature of the urban growth in central Mexico from 1993 to 2009 and the sensitivity of forecast to change in land cover are studied using high resolution numerical simulations. The mesoscale atmospheric Weather Research and Forecasting model (WRF) uses Global Land Cover Characteristics (GLCC) data created from NOAA-AVHRR satellite images from 1992 and 1993. However, from 1990 to 2010 the population of the country grew 29%, which represents an important increase in the extension of urban areas, particularly in the central part of the country, where the population in places like State of Mexico and Tlaxcala has grown around 34 and 33%, respectively. Due to the above, using the 2009 land use map of the Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI, by its abbreviation in Spanish), in this study an update of the 30” resolution urban coverage data used by the WRF model is performed. A sensitivity study is carried out for Mexico City and its suburbs, and for the cities of Puebla and Tlaxcala. Eight sites are analyzed where changes from vegetation cover to urban cover occur and temperature increases between 0.5 and 5.0 °C. The average of the maximum differences in temperature throughout the diurnal cycle is 2.61 °C and the mean of the differences in the whole period is 0.66 ºC. The maximum difference in temperature is registered between the 10:00 and 15:00 hours (local time). The average maximum temperature using new urban data is 26.96 °C, whereas using GLCC-1993 urban data is 25.63 ºC. The average increase in daily maximum temperature is 1.33 ºC, and for the daily minimum temperature is 0.12 ºC. The maximum temperature is reached between 13:00 and 15:00 hours, whereas the minimum temperature is reached between 4:00 and 6:00 hours. The mean daily range using new urban data is 16.0 °C whereas using GLCC-1993 data is 14.9 °C. Results show that the change from vegetal cover to urban increased the temperature in the study area

Article

CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA WRF land cover urban cover weather forecast temperature forecast Mexican Republic

Weather forecast sensitivity to changes in urban land covers using the WRF model for central México

ERIKA DANAE LOPEZ ESPINOZA Jorge Zavala-Hidalgo OCTAVIO GOMEZ RAMOS (2012)

The impact on temperature of the urban growth in central Mexico from 1993 to 2009 and the sensitivity of forecast to change in land cover are studied using high resolution numerical simulations. The mesoscale atmospheric Weather Research and Forecasting model (WRF) uses Global Land Cover Characteristics (GLCC) data created from NOAA-AVHRR satellite images from 1992 and 1993. However, from 1990 to 2010 the population of the country grew 29%, which represents an important increase in the extension of urban areas, particularly in the central part of the country, where the population in places like State of Mexico and Tlaxcala has grown around 34 and 33%, respectively. Due to the above, using the 2009 land use map of the Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI, by its abbreviation in Spanish), in this study an update of the 30” resolution urban coverage data used by the WRF model is performed. A sensitivity study is carried out for Mexico City and its suburbs, and for the cities of Puebla and Tlaxcala. Eight sites are analyzed where changes from vegetation cover to urban cover occur and temperature increases between 0.5 and 5.0 °C. The average of the maximum differences in temperature throughout the diurnal cycle is 2.61 °C and the mean of the differences in the whole period is 0.66 ºC. The maximum difference in temperature is registered between the 10:00 and 15:00 hours (local time). The average maximum temperature using new urban data is 26.96 °C, whereas using GLCC-1993 urban data is 25.63 ºC. The average increase in daily maximum temperature is 1.33 ºC, and for the daily minimum temperature is 0.12 ºC. The maximum temperature is reached between 13:00 and 15:00 hours, whereas the minimum temperature is reached between 4:00 and 6:00 hours. The mean daily range using new urban data is 16.0 °C whereas using GLCC-1993 data is 14.9 °C. Results show that the change from vegetal cover to urban increased the temperature in the study area

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