Identificar cobertura vegetal de suelo clasificando píxeles en imágenes hiperespectrales con SVM (máquina de soporte vectorial)
Fecha
2014-10Autor
Trueba Espinosa, Adrian
Moreno Sánchez, Juan Carlos
Ruiz Castilla, José Sergio
Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
Se realizó un experimento para clasificar 4 clases de cobertura vegetal de suelo usando imágenes
hiperespectrales, con 63 bandas. Se trabajó con un pixel representado por vector de 63 características (uno por
banda). Se probaron nueve filtros y el análisis sin filtro. Para la clasificación se usó una máquina de soporte vectorial
(SVM), con un kernel perceptor multicapa (MLP). Se obtienen precisiones aceptables mejorando muchas encontradas
en la literatura [1][2]. Con este trabajo, se demuestra que es mejor usar imágenes hiperespectrales que las
comúnmente usadas. Los resultados sugieren que es necesario emplear otras técnicas o preproceso para mejorar las
clasificaciones en este tipo de imágenes.