Algoritmo de detección de nubes a partir de redes neuronales perceptrón multicapa en imágenes satelitales

Abstract

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.

Cloud masking is very useful in classifying different coverage in satellite images. This procedure favors the elimination of noise, making it possible to improve the classification of the rest of the coverage, favoring the measurement and analysis of different statistical parameters that provide information on the field to be studied. Different methods for cloud masking have been proposed to date. However, they vary in terms of accuracy, processing time and ease of implementation. Traditionally pixel-based masking techniques have been used. Currently, new techniques based on artificial intelligence, focused on object level classification, are producing efficient results and running as the alternative to the traditional methodology. In the present work, a comparison of the different masking techniques, based on the pixel using the Fmask algorithm as well as based on the object, will be presented, for this an algorithm based on neural networks will be implemented. The advantages and defects of each technique will be analyzed, and a brief review will be given to what the coming years will hold in the cloud masking issue.