Corrección de modelos digitales de elevación con imágenes multi-espectrales

Se presenta una metodología extensiva para detectar áreas arboladas en zonas rurales de la provincia de Buenos Aires empleando imágenes satelitales multiespectrales Landsat. La máscara generada permite corregir las falencias de los Modelos Digitales de Elevación (MDE) radar como los Shuttle Radar To...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Thomas, Amalia, D'Amato, Juan P., Rinaldi, Pablo R.
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2015
Materias:
Ciencias Informáticas
Segmentation
MDE
umbralado
imágenes multiespectrales
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/50223
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
Descripción
Sumario:Se presenta una metodología extensiva para detectar áreas arboladas en zonas rurales de la provincia de Buenos Aires empleando imágenes satelitales multiespectrales Landsat. La máscara generada permite corregir las falencias de los Modelos Digitales de Elevación (MDE) radar como los Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM). En estos modelos, la presencia de árboles genera errores en las mediciones ya que las ondas del radar no penetran la vegetación, dando valores de altura de terreno similares a las copas de los árboles. Con base en imágenes Landsat se ajustaron funciones de umbralado independientes para cada espectro. Con la aplicación sucesiva de estos umbrales se logra una máscara que se proyecta sobre el MDE. La máscara luego es corregida evaluando los saltos de altura en las fronteras de la misma. Por último, se aplica un algoritmo de corrección al MDE.

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