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La espectroscopía de imagen en la teledetección es una plataforma en constante evolución que ha ofrecido la imagen hiperespectral (HSI), la cual proporciona información de objetos terrestres en cientos de bandas. La HSI integra la imagen convencional con la espectroscopía para obtener características espectrales y espaciales ricas del objeto. Sin embargo, los desafíos asociados con la HSI son su enorme dimensionalidad y redundancia de datos que requieren mucho espacio, cálculos complejos y un tiempo de procesamiento más largo. Por lo tanto, este estudio tiene como objetivo encontrar las bandas óptimas para caracterizar las superficies de los techos utilizando clasificadores supervisados. Para hacer frente a la alta dimensionalidad de los datos hiperespectrales, este estudio evalúa el método de selección de bandas sobre los métodos de transformación de datos. Este estudio proporciona la comparación entre los métodos de reducción de datos y los clasificadores utilizados. Se utilizó la información de altura de LiDAR para caracterizar los techos urbanos por encima de una altura de 2.
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