Clasificación y evaluación de una imagen satelital utilizando los métodos de redes neuronales artificiales y segmentación espacial

dc.contributor.authorBuitrago Arévalo, Ingrid Rocíospa
dc.date2016-09-08
dc.date.accessioned2020-12-11T21:03:55Z
dc.date.available2020-12-11T21:03:55Z
dc.descriptionLos métodos de clasificación de imágenes satelitales han evolucionado y hoy en día se adoptan como métodos de investigación y avance en el uso de información satelital para provecho de diferentes áreas de la ingeniería, la aplicación de los métodos de clasificación de asignación de clases y el perceptrón multicapa (MLP). Estos, empleados en las áreas de segmentación y redes neuronales artificiales (RNA), se han implementado con el propósito de hacer una identificación e interpretación más clara de los diferentes tipos de coberturas en las zonas de interés. Los resultados obtenidos permitieron concluir el análisis de una serie de falencias y ventajas de cada uno de los métodos aplicado a una imagen obtenida para un departamento de Colombia.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.identifierhttps://revistas.udistrital.edu.co/index.php/azimut/article/view/8212
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11349/25767
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Distrital Francisco José de Caldases-ES
dc.relationhttps://revistas.udistrital.edu.co/index.php/azimut/article/view/8212/11811
dc.rightsDerechos de autor 2016 Revista de Topografía Azimutes-ES
dc.sourceRevista de Topografía AZIMUT; Vol. 5 Núm. 1 (2014); 59-67es-ES
dc.source2346-1055
dc.source1909-647X
dc.subjectasignación de claseses-ES
dc.subjectperceptrón multicapaes-ES
dc.subjectsegmentaciónes-ES
dc.subjectredes neuronales artificiales.es-ES
dc.titleClasificación y evaluación de una imagen satelital utilizando los métodos de redes neuronales artificiales y segmentación espaciales-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeArtículo revisado por pareses-ES
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501

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