Publication: Comportamiento y análisis de descriptores de texturas en imágenes MODIS
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2011
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Abstract
En este trabajo se realiza un estudio sobre la efectividad de varios descriptores de textura en imágenes, que han sido utilizados exitosamente en imágenes obtenidas con
dispositivos de captura dentro del espectro visible. Se propone el estudio de esos mismos descriptores para el análisis de imágenes obtenidas por medio de la plataforma MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), instalada a bordo de dos satélites espaciales, Terra y Aqua de la NASA. Dado el vuelo periódico de los satélites es posible obtener imágenes de la misma zona espaciadas en el tiempo. Es esta característica temporal la que se
aprovecha en este trabajo.
Dada una serie de imágenes de la misma zona, obtenidas en diferentes instantes de tiempo, el objetivo consiste en analizar la variación de ciertas regiones de la imagen en el
tiempo. Esto se conoce como análisis temporal, y constituye el objetivo principal del trabajo.
Las imágenes utilizadas corresponden a la Comunidad Foral de Navarra procedentes de entornos rurales agrícolas y forestales. En este tipo de texturas la evolución temporal sólo es apreciable transcurridos largos periodos de tiempo, habitualmente años, siendo ésta la unidad temporal para el análisis.
Algunos estudios previos sobre análisis temporal en imágenes MODIS combinan varias bandas espectrales, para obtener lo que se conoce como índices de vegetación, observando así la evolución temporal de los mismos. Este trabajo amplía el ámbito del análisis temporal mediante
el uso de seis descriptores de textura de naturaleza estadística para las imágenes MODIS. Dichos descriptores no sólo tienen en cuenta los valores espectrales de los píxeles individuales sino los de sus vecinos. El estudio de los valores proporcionados por los descriptores propuestos a lo largo del tiempo constituye una novedad para este tipo de imágenes, donde además se explotan las posibilidades del análisis considerando tanto el propio píxel bajo análisis como los vecinos, en un intento de capturar las texturas espaciales subyacentes.
[ABSTRACT]
This paper presents a study on the effectiveness of a series of texture descriptors in images. These descriptors have been applied successfully on images obtained in the visible spectrum. In this paper we propose the study of the same descriptors for image analysis platform with MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). MODIS is an imaging instrument aboard two NASA satellites, specifically Terra and Aqua. Given the regular flight of
the satellites it is possible to obtain images the same area spaced in time. Is this temporary feature which is used in this work.
In fact, given different pictures of the same area, obtained in different times, the objective is to analyze the variation in certain regions of the image over time. This is technically known as temporal analysis being the main objective of this work.
The images used correspond to the region of Navarra (Spain), the region being examined and more specifically natural textures, mostly from rural agricultural and forest
environments. In this type of textures, changes over time is significant only after long periods of time, specifically years. For this reason the relevant timeframe analysis is based on time periods where the unit is the year.
Some previous studies on temporal analysis on images of this type use some indexes, which combine several spectral bands, measuring what is known as vegetation indices, observing the temporal evolution of the same. This work extends the scope of temporal analysis using six
texture descriptors, as previously mentioned, for MODIS images. These descriptors not only take into account the spectral values of individual pixels but also a number of neighbors. The study of the values provided by the proposed descriptors over time is a novelty for MODIS images where
we also exploit the possibilities of the analysis considering both, the actual pixel under analysis and their neighbors, in an attempt to capture the spatial underlying texture.
Description
Máster en Investigación en Informática, Facultad de Informática, Departamento de Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial, curso 2010-2011