Título

Identificar cobertura vegetal de suelo clasificando pixeles en imágenes hiperepectrales con SVM (maquinas de soporte vectorial)

Autor

Adrián Trueba Espinosa

JUAN CARLOS MORENO SANCHEZ

JOSE SERGIO RUIZ CASTILLA

Nivel de Acceso

Acceso Abierto

Licencia

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0

Materias

Imágenes hiperespectrales, Máquinas de Soporte Vectorial, Kernel Perceptron Multicapa - ([978-607-422-595-2]) INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA - (CTI)

Resumen o descripción

Se realizó un experimento para clasificar 4 clases de cobertura vegetal de suelo usando imágenes hiperespectrales, con 63 bandas. Se trabajó con un pixel representado por vector de 63 características (uno por banda). Se probaron nueve filtros y el análisis sin filtro. Para la clasificación se usó una máquina de soporte vectorial (SVM), con un kernel perceptor multicapa (MLP). Se obtienen precisiones aceptables, mejorando muchas encontradas en la literatura [1] [2]. Con este trabajo se demuestra que es mejor usar imágenes hiperespectrales que las comúnmente usadas. Los resultados sugieren que es necesario emplear otras técnicas o pre-proceso para mejorar las clasificaciones en este tipo de imágenes.

Editor

Universidad Autonoma del Estado de México

Fecha de publicación

2014

Tipo de publicación

Capítulo de libro

Recurso de información

http://hdl.handle.net/20.500.11799/41335

Fuente

978-607-422-595-2

Idioma

Español

Audiencia

Estudiantes

Investigadores

Repositorio Orígen

REPOSITORIO INSTITUCIONAL DE LA UAEM

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