Metodologías de segmentación y medición de características lineales en imágenes de sensado remoto

Abstract

Una cantidad importante de estudios geomorfológicos y oceanográficos se basa en la utili- zación de modelos físico-matemáticos que requieren un conocimiento preciso de las magnitudes geográficas para ser aplicables. En este trabajo se perfeccionaron y se desarrollaron nuevas técnicas de procesamiento de imágenes satelitales multiespectrales para la extracción y medi- ción precisa de dichos característicos cuya importancia es crucial en estudios de Ciencias de la Tierra. Para la segmentación de diversas áreas geográficas, se elaboraron mejoras en el algorit- mo de clasificación por distancia mínima ano y múltiples prototipos. La nueva metodología de selección de pixels de referencia permite la segmentación no supervisada en forma más robusta que las propuestas existentes. Se desarrolló un nuevo método de medición de característicos lineales (longitud). El algo- ritmo se basa en la combinación de técnicas que aprovechan la informaci´on generada durante la segmentación para la extracción súper-resolución de las coordenadas del contorno. Los re- sultados se obtienen con mayor precisión en la medición reduciendo la limitación impuesta por la resolución de la imagen. Esta metodología fue rigurosamente testeada en imágenes sintéticas de objetos geométricos de características conocidas, así como también, en imágenes satelitales de accidentes geográficos y parcelas de las cuales se realizaron mediciones directas de campo. En todos los casos, los resultados poseen menor error asociado que los datos obtenidos con los m´etodos existentes e implementados en los software de Sistema de Informaci´on Geográfica más populares. Finalmente, se propuso un método de estimación de longitud a partir de extrapolación fractal. Se fundamenta en las ideas presentadas por Richardson (1961), sin los problemas de incongruen- cia de información presentes en otros desarrollos. El algoritmo infiere el valor correspondiente a una medición hipotética realizada con una resolución espacial mejor que la disponible. Este método fue probado con imágenes sintéticas y en áreas geográficas para las cuales fue posible contar con dos tipos de imágenes satelitales, una de baja resolución (Landsat) y otra de al- ta resolución (Ikonos). La estimación de perímetros utilizando la imagen Landsat predice con gran exactitud la medición en la imagen Ikonos, lo cual valida experimentalmente una metodo- logía que permitir´ıa refinar en casi dos órdenes de magnitud la precisi´on de trabajo utilizando imágenes de bajo costo.

An important amount of geomorphologic and oceanographic studies are based on the use of physical-mathematicalmodels that require a precise knowledge of certain geographic magnitudes in order to be applied. In this work, previous techniques were enhanced and new multispectral satellite image processing techniques were developped, specifically for precise extraction and measurement of geografic features whose importance is crucial in a wide spectrum of Earth science studies. Several enhancements were performed on classification methods by minimum distance to single and multiple prototypes for segmentation of diverse areas. The new metho- dology for prototype selection allows for non-supervised segmentation in a more robust manner than that of previous methods. A new method for measurement of linear features (length) was developped. The algorithm is based on the combination of techniques that use the information generated during the seg- mentation process for the extraction of the contour coordinates by super-resolution. The results obtained achieve greater precision on the measurement, reducing the limitation introduced by the image resolution. This methodology was rigurously tested and validated both with sinthetic images of geometric objects with known parameters, as well as satellite images of geographic fea- tures and areas from which direct field measurements have been taken. In all cases, the performed measurements show lower associated error compared to the existant algorithms implemented on the most popular Geographic Information System softwares. Finally, a novel length estimation method based on a fractal extrapolation was proposed. It is based on the ideas originally presented by Richardson(1961) but avoids the information incon- gruence issues that ussually affect other proposals. The algorithm infers the value corresponding to a hypothetical measurement performed with a spatial resolution higher than the available. This method was validated against both sinthetic images as well as geographic areas for which two satellite images (a low resolution Landsat image and a high resolution Ikonos) were available. The perimeter estimation of geographic areas using only the Landsat image predicts with great accurracy the measurement in the Ikonos image, which validates experimentally a methodology that would allow to refine in almost two orders of magnitude the precision achievable when working with low cost satellite images.