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Estudio de la incidencia de la técnica de sensado compresivo en la identificación de zonas hidrográficas por tratamiento de imágenes multiespectrales satelitales en cultivos de papa en Santander.
dc.rights.license | abierto | es_ES |
dc.contributor.advisor | Osorio Cadena, Carlos Augusto | |
dc.contributor.author | Buenahora Rojas, Jesús Felipe | |
dc.contributor.author | Gómez Gómez, Nicolás Fernando | |
dc.contributor.other | Marin Alfonso, Jeison | |
dc.date.accessioned | 2021-10-28T21:29:50Z | |
dc.date.available | 2021-10-28T21:29:50Z | |
dc.identifier.citation | N/A | es_ES |
dc.identifier.uri | http://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/7665 | |
dc.description.abstract | En el presente proyecto se detectó las zonas hidrográficas cercanas a los cultivos de papa en el departamento de Santander, con ayuda de imágenes multiespectrales obtenidas del satélite Landsat 8, implementando sensado compresivo, para disminuir la cantidad de datos del terreno y así tener un menor costo computacional al momento de recuperar la imagen. El sensado compresivo, es una técnica que se basa en tomar una señal escasa de la imagen y lograr reconstruirla, de esta manera, esta técnica contribuirá al mejoramiento de las formas actuales que se emplean en el procesamiento de señales. Este proyecto consistió en dos fases, la primera de ellas constó de un algoritmo de segmentación que es capaz de detectar las zonas hidrográficas presentes en la imagen recortada y la segunda fase que consistió en aplicar la técnica de sensado compresivo a la imagen recortada, por consiguiente, reconstruirla y comprobar su efectividad en la detección de zonas hidrográficas con el algoritmo de segmentación. Los principales alcances que se lograron en este trabajo fueron: -Se halló el índice diferencial normalizado de agua por medio del software libre QGIS, el cual realiza los diferentes cálculos entre bandas para facilitar la detección de cuerpos de agua en las imágenes multiespectrales. -Se desarrolló un código funcional en Matlab que tuvo la capacidad de segmentar y reconstruir imágenes multiespectrales, por medio de técnicas de segmentación y algoritmos GPRS. -Se comparó la efectividad del algoritmo de reconstrucción de la imagen reconstruida con la imagen original, detallando el número de cuerpos de masa calculados, la cantidad de datos compresos y demás factores estudiados en el código desarrollado. Finalmente, lo que se propone con este proyecto es crear una nueva alternativa que aporte al sistema agricultor de papa en la detección de zonas hidrográficas y en la reducción de datos almacenados por las imágenes del satélite. | es_ES |
dc.description.sponsorship | N/A | es_ES |
dc.description.tableofcontents | RESUMEN EJECUTIVO .................................................................................................. 12 INTRODUCCIÓN ............................................................................................................. 14 1. DESCRIPCIÓN DEL TRABAJO DE INVESTIGACIÓN ........................................ 17 1.1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA .................................................................. 17 1.2. JUSTIFICACIÓN ................................................................................................... 18 1.3. OBJETIVOS ......................................................................................................... 20 1.3.1. OBJETIVO GENERAL ....................................................................................... 20 1.3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS .............................................................................. 20 1.4. ESTADO DEL ARTE ............................................................................................. 22 2. MARCO REFERENCIAL ...................................................................................... 25 2.1. MARCO CONCEPTUAL ....................................................................................... 25 2.1.1. PROCESAMIENTO DE IMÁGENES. ........................................................................... 25 2.1.2. IMÁGENES MULTIESPECTRALES. ........................................................................... 25 2.1.3. PORCENTAJE PSNR. ........................................................................................... 26 2.1.4. SATÉLITE LANDSAT 8 ........................................................................................... 26 2.1.5. RÁSTER .............................................................................................................. 27 2.1.6. CULTIVO DE PAPA ................................................................................................ 27 2.2. MARCO TEORICO ............................................................................................... 28 2.2.1. SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES ............................................................................. 28 2.2.2. SENSADO COMPRESIVO ....................................................................................... 29 2.2.3. CONCEPTO DE ESPARCIDAD................................................................................. 31 2.2.4. TEOREMA DE SHANNON Y NYQUIST ...................................................................... 34 2.2.5. ADQUISICIÓN DE IMÁGENES MULTIESPECTRALES ................................................... 35 2.2.6. NDWI ................................................................................................................. 35 3. DISEÑO DE LA INVESTIGACION ........................................................................ 37 4. DESARROLLO DEL TRABAJO DE GRADO ....................................................... 39 4.1. DELIMITACIÓN DE LAS AREAS Y OBTENCIÓN DE LAS IMAGENES MULTIESPECTRALES ................................................................................................... 39 4.1.1. ÁREAS DE ESTUDIO ........................................................................................ 39 4.1.2. OBTENCIÓN DE LAS IMAGENES MULTIESPECTRALES................................ 40 QGIS 41 4.2.1. CALCULO DEL RASTER DE VEGETACIÓN ..................................................... 41 4.2.2. CALCULO DEL RASTER DEL INDICE DIFERENCIAL DE AGUA NORMALIZADA (NDWI) EN LA IMAGEN ORIGINAL ................................................................................. 43 4.3. APLICACIÓN DE LA TÉCNICA DE SEGMENTACIÓN A LA IMAGEN ORIGINAL 46 4.4. APLICACIÓN DE LA TECNICA DE SENSADO COMPRESIVO A LA IMAGEN ORIGINAL ....................................................................................................................... 51 4.5. APLICACIÓN DE LA TÉCNICA DE SEGMENTACIÓN A LA IMAGEN RECONSTRUIDA ............................................................................................................ 54 5. RESULTADOS ..................................................................................................... 55 5.1. RESULTADOS DE LA SIMULACIÓN IMPLEMENTANDO LA BASE WAVELET Y LA BASE DCT 2D ............................................................................................................ 55 5.1.1. APLICACIÓN DEL ALGORITMO DE SEGMENTACIÓN EN LA IMAGEN RECORTADA DEL MUNICIPIO DE TOTA ....................................................................... 55 5.1.2. APLICACIÓN DEL ALGORITMO DE SEGMENTACIÓN EN LA IMAGEN RECORTADA DEL MUNICIPIO DE CERRITO. ................................................................ 71 5.2. DETERMINACIÓN DEL TAO MÁS OPTIMO PARA LA RECONSTRUCCIÓN DE LA IMAGEN. .................................................................................................................... 83 5.3. VARIACIÓN DE LA MATRIZ DE MEDICIÓN ........................................................ 84 5.3.1. MATRIZ DE MEDICIÓN EN 0.5 ......................................................................... 84 5.3.2. MATRIZ DE MEDICIÓN EN 0.4 ......................................................................... 86 5.3.3. MATRIZ DE MEDICIÓN EN 0.3 ......................................................................... 87 5.4. DISCUSIÓN DE LA INCIDENCIA DEL SC EN LA IDENTIFICACIÓN DE ZONAS HÍDRICAS ....................................................................................................................... 89 6. CONCLUSIONES ................................................................................................. 90 7. RECOMENDACIONES ......................................................................................... 92 8. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ..................................................................... 93 | es_ES |
dc.language.iso | es | es_ES |
dc.publisher | Unidades Tecnológicas de Santander | es_ES |
dc.subject | Cultivos de papa, zonas hidrográficas, imágenes multiespectrales, segmentación, sensado compresivo. | es_ES |
dc.title | Estudio de la incidencia de la técnica de sensado compresivo en la identificación de zonas hidrográficas por tratamiento de imágenes multiespectrales satelitales en cultivos de papa en Santander. | es_ES |
dc.type | degree work | es_ES |
dc.rights.holder | copyright(CC.BY.NC.ND 2.5). | es_ES |
dc.date.emitido | 2021-10 | |
dc.dependencia | fcni | es_ES |
dc.proceso.procesouts | docencia | es_ES |
dc.type.modalidad | proyecto_de_investigación | es_ES |
dc.format.formato | es_ES | |
dc.titulog | Ingeniero Electronico | es_ES |
dc.educationlevel | Profesional | es_ES |
dc.contibutor.evaluator | evaluador | es_ES |
dc.date.aprobacion | 2021-10-25 | |
dc.description.programaacademico | Ingenieria Electronica | es_ES |
dc.dependencia.region | bucaramanga | es_ES |
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