Lectura y discusión de un artículo publicado en revista científica
Enviado por peposasuna • 15 de Junio de 2021 • Reseñas • 554 Palabras (3 Páginas) • 69 Visitas
Lectura y discusión de un artículo publicado en revista científica
Referencia:
Verhoeye J and De Wulf R (2002). Land cover mapping at sub-pixel scales using linear optimization techniques. Remote Sensing of Environment. Volume 79, Issue 1, Pages 96-104.
Resumen:
El artículo trata sobre el mapeo de cobertura terrestre y los problemas relacionados con el mapeo subpíxel, que consiste en determinar mediante subpíxeles la composición de terreno dentro de un pixel. A lo largo del artículo se trata de solucionar este problema formulándolo como un problema de maximización de optimización lineal, donde se maximiza la autocorrelación espacial dentro de la imagen.
Al mapear terrenos para determinar su composición, se fracciona el terreno en píxeles. Hay muchos casos en los cuales los píxeles son demasiado grandes y la imagen que se genera es borrosa, ya que, hay varios tipos de terrenos dentro de un píxel. Para solucionar este problema se separa el píxel en subpíxeles y se asigna a cada uno de ellos el tipo de terreno que contienen. Para hacer esto, se utilizan los porcentajes de terreno que hay en cada píxel, determinando así, la proporción de subpíxeles que debe haber de cada tipo de terreno. El problema está en que se desconoce el número de subpíxeles necesarios y dentro de éstos el tipo de terreno de cada uno. Lo que se busca principalmente es maximizar la dependencia espacial, de modo que todos los terrenos queden ordenados.
El algoritmo que se utiliza determina si cada subpíxel es 1 o 0 para cada tipo de terreno de modo que se maximiza la dependencia espacial.
[pic 1][pic 2]
La dependencia espacial se calcula observando los subpíxeles cercanos y el porcentaje de tipo de terreno dentro de un píxel, de este modo se consigue que los subpíxeles de un mismo tipo de terreno queden agrupados, consiguiendo imágenes mucho más claras y ordenadas.
En cuanto a los resultados se pueden ver como ejemplo las siguientes imágenes:
[pic 3]
[pic 4]
Se puede apreciar que, al aplicar el algoritmo de optimización lineal, los subpíxeles quedan ordenados y la imagen que se consigue es más clara y precisa. Por último, en las siguientes tablas se puede apreciar el nivel de precisión conseguido mediante el algoritmo:
[pic 5]
Como se puede ver la precisión obtenida es significativamente mayor.
Valoración personal:
En cuanto a las resultados que se pueden conseguir utilizando métodos de optimización, se ha podido ver claramente en este ejemplo que son muy eficientes. Nos permiten maximizar lo que se busque. Aún así, en ciertas aplicaciones puede resultar un poco complicado determinar el modelo matemático para formular el problema de maximización y en mi opinión, la dificultad de resolver este tipo de problemas recae en la implementación del modelo matemático. Por otro lado, una vez el modelo está definido las herramientas que ofrecen la optimización lineal son muy útiles.
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