Simulación de modelos estadísticos correlacionados para imágenes de radar de apertura sintética
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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| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | bachelorThesis |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2016
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| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/11086/2816 |
| Aporte de: |
| Sumario: | 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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