Simulación de modelos estadísticos correlacionados para imágenes de radar de apertura sintética

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En este trabajo se presentan algoritmos para la simulación de imágenes SAR a partir de modelos estadísticos con distribuciones Gamma, K y G con su caso particular en la familia de estas distribuciones a la distribución G cero. Tales distribuciones ajustan bastante bien los datos provenientes de área...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Perez, Darío Javier
Otros Autores: Flesia, Ana Georgina
Formato: bachelorThesis
Lenguaje:Español
Publicado: 2016
Materias:
Probabilidad y estadística
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11086/2816
Aporte de:
Repositorio Digital Universitario (UNC) de Universidad Nacional de Córdoba
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Perez, Darío Javier
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description En este trabajo se presentan algoritmos para la simulación de imágenes SAR a partir de modelos estadísticos con distribuciones Gamma, K y G con su caso particular en la familia de estas distribuciones a la distribución G cero. Tales distribuciones ajustan bastante bien los datos provenientes de áreas homogéneas, heterogéneas y extremadamente heterogéneas, respectivamente. Se estudian los modelos correlacionados para estas distribuciones y sus repercusiones a la hora de clasificar una imagen que presenta correlación y así evaluar la precisión de tal clasificación. También se estudian y se simulan a los modelos polarimétricos para datos multiespectrales provenientes de un sensor SAR. Los algoritmos presentes en este trabajo fueron implementados en el lenguaje R.
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