2026-04-30T05:10:17Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/410732021-06-30T03:00:31Zcom_10324_38col_10324_852
UVaDOC
advisor
Pérez Bartolomé, Isidro Alberto
author
Montaño García, Francisco Javier
editor
Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
2020-06-24T10:07:26Z
2020-06-24T10:07:26Z
2020
http://uvadoc.uva.es/handle/10324/41073
El enmascaramiento de nubes es de gran utilidad en la clasificación de diferentes coberturas en imágenes de satélite. Este procedimiento favorece la eliminación de ruido haciendo posible la mejora de clasificación del resto de coberturas, facilitando la medida y el análisis de diferentes parámetros estadísticos que aportan información sobre el terreno a estudiar. Hasta ahora, se han propuesto diferentes métodos para el enmascaramiento de las nubes. Sin embargo, presentan variaciones en cuanto a precisión, tiempo de procesamiento y su facilidad de implementación. Tradicionalmente se han empleado técnicas de enmascaramiento basadas en el píxel. Actualmente, nuevas técnicas basadas en inteligencia artificial, centradas en la clasificación a nivel de objeto, están produciendo resultados eficientes y postulándose como la alternativa a la metodología tradicional. En el presente trabajo se expondrá una comparativa de las diferentes técnicas de enmascaramiento, basadas en el pixel mediante el algoritmo Fmask así como basadas en el objeto. Para ello se implementará un algoritmo fundamentado en redes neuronales. Se analizarán las ventajas y defectos de cada técnica y se dará una breve reseña a lo que deparan los próximos años en el tema de enmascaramiento nuboso.
spa
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Algoritmo de detección de nubes a partir de redes neuronales perceptrón multicapa en imágenes satelitales
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
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URL
https://uvadoc.uva.es/bitstream/10324/41073/1/TFG-G4115.pdf
File
MD5
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5027321
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