Resumen

Para realizar el proceso de clasificación y generación de mapas temáticos de coberturas en imágenes satelitales multiespectrales e hiperespectrales se emplean diversos procedimientos, entre los cuales se encuentran el análisis de espectros, la clasificación angular, la reducción de la dimensionalidad de la imagen y el análisis lineal de mezclas espectrales, entre otros. En el presente trabajo se emplea una imagen Satelital Landsat 7 para realizar la clasificación de coberturas mediante autómatas celulares, empleando cada pixel de la imagen como si fuera un elemento de la rejilla que constituye al autómata celular y se comparan los resultados con los obtenidos mediante el uso del Software ERDAS.

1. INTRODUCCIÓN

La percepción remota se ha convertido en uno de los componentes más sólidos sobre los que se sustenta la agricultura de precisión; no obstante, la determinación de la información necesaria para la agricultura desde imágenes aéreas o satelitales no siempre resulta trivial, debido a la enorme complejidad del sistema suelo-agua-planta-atmósfera. El estudio de este sistema (SAPA) es el objeto de investigación de la agrofísica, esencialmente sus intercambios de masa y energía.

El procesamiento de imágenes incluye procesos de clasificación. Para imágenes multiespectrales e hiperespectrales emplean esencialmente el análisis de espectros, la clasificación angular, la reducción de la dimensionalidad de la imagen y el análisis lineal de mezclas espectrales, entre otros (Chuvieco, 2002). Los algoritmos más convencionales de posclasificación en procesamiento digital de imágenes son: filtro mayoritario, filtro Thomas, matrices de transición, probabilidad, relajación de nivel de probabilidad, coeficiente de compatibilidad y funciones de vecindad (Mojaradi.et al., 2003).

Los autómatas celulares pueden ser generalmente descritos como sistemas dinámicos discretos completamente definidos por un grupo de reglas de evolución en una vecindad local.

El estado es representado como una rejilla regular, en la cual las reglas son aplicadas para producir un nuevo estado (Mäenpää & Pietikäinen, 2002). Debido a que una imagen satelital está conformada por pixeles, y a que cada uno de estos tiene una información de nivel de color, se pretende tomar la imagen como una rejilla regular y generar reglas de evolución que permitan hacer una clasificación de coberturas de esta.

2. FUNDAMENTOS DE TELEDETECCIÓN

​La energía electromagnética se transmite de un lugar a otro siguiendo un modelo armónico y continuo, a la velocidad de la luz y conteniendo dos campos de fuerza ortogonales (eléctrico y magnético).

• Materias:Tecnología agrícola Imágenes satelitales Automatización Agricultura
• Subjects:Agricultural technology Satellite images Automation Agriculture
• Palabras claves:Agricultura de precisión; Agrofisica; Teledetección; Autómata celular
• Keywords:Precision agriculture; Agro-physics; Remote sensing; Cellular automat