Resumen

Debido a las imágenes de teledetección de vehículos aéreos no tripulados (UAVRSI) dentro de los ricos detalles de textura de los objetos del suelo y el fenómeno obvio, los mismos objetos con diferentes espectros, es difícil adquirir efectivamente la información de los bordes utilizando el operador de detección de bordes tradicional. Para resolver este problema, en este estudio se propone un método de detección de bordes de UAVRSI mediante la combinación de momentos de Zernike con algoritmos de clustering. Para empezar, se utilizan dos algoritmos típicos de clustering, a saber, los algoritmos fuzzy c -means (FCM) y K -means, para agrupar las imágenes originales de teledetección de forma que se formen regiones homogéneas en los objetos del terreno. A continuación, se aplican los momentos de Zernike para llevar a cabo la detección de bordes en las imágenes de teledetección agrupadas. Por último, se adoptan métodos de comparación visual y de sensibilidad para evaluar la precisión de la información de los bordes detectados. Posteriormente, se seleccionan dos grupos de datos experimentales para verificar el método propuesto. Los resultados muestran que el método propuesto mejora eficazmente la precisión de la información de bordes extraída de las imágenes de teledetección.

• Materias:Minería de datos Aerodinámica Motores (Mecánica) Cinemática Vehículo espacial
• Subjects:Data mining Aerodynamics Engines Kinematics Space vehicles
• Palabras claves:imagen de teledetección, información de bordes, métodos propuestos, momento de zernike, objeto terrestre, métodos de detección de bordes, algoritmo de agrupación típico, detalles de textura ricos, métodos de uavrsi, precisión de bordes
• Keywords:remote sensing image, edge information, proposed methods, zernike moment, ground object, edge detection methods, typical clustering algorithm, rich texture details, methods of uavrsi, accuracy of edge