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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 |