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dc.date.accessioned 2025-03-06T13:07:19Z
dc.date.available 2025-03-06T13:07:19Z
dc.date.issued 2024
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/177110
dc.description.abstract La mayor limitación de las imágenes satelitales hiperespectrales (HS) radica en su baja resolución espacial (250 m por píxel en la constelación MODIS, o 30 m en PRISMA). Es común que algunas constelaciones incluyan un sensor pancromático, de mayor resolución, lo que permite mejorar la resolución espacial de las bandas espectrales a través de pansharpening. En este trabajo se analizaron los datos HS PRISMA, que incluyen una imagen pancromática de 5 m por pixel. Se implementaron dos métodos de pansharpening basados en Análisis de Componentes Principales (PCA) y en la Transformada de Brovey, respectivamente. Se evaluaron los resultados utilizando diversas métricas, como el índice de correlación espacial, el índice de correlación espectral, el error cuadrá- tico medio y el índice de relación señal a ruido. Además, se realizó una comparación contra las imágenes HS originales y las imágenes HS con resolución aumentada mediante interpolación spline de tercer orden. Los resultados obtenidos indican que el método basado en PCA ofrece resultados consistentes, con una menor distorsión espectral y una mejor capacidad para extraer detalles de la imagen pancromática, aunque con una respuesta menos satisfactoria en las frecuencias bajas de la imagen. es
dc.format.extent 30-43 es
dc.language es es
dc.subject Análisis de componentes principales es
dc.subject Transformación de Brovey es
dc.subject Fusión de imágenes satelitales es
dc.title Refinado pancromático: una estrategia para incrementar la resolución en imágenes satelitales hiperespectrales es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.uri https://revistas.unlp.edu.ar/JAIIO/article/view/17889 es
sedici.identifier.issn 2451-7496 es
sedici.creator.person Martinez Vargas, Steven es
sedici.creator.person Vitale, Alejandro es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2024-08
sedici.relation.event Simposio Argentino de Imágenes y Visión (SAIV 2024) - JAIIO 53 (Universidad Nacional del Sur, 12 al 16 de agosto de 2024) es
sedici.description.peerReview peer-review es


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