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dc.contributor.advisorQuiroga Sepúlveda, Julián Armando
dc.contributor.authorCorzo Ussa, Germán Darío
dc.date.accessioned2018-04-18T15:20:38Z
dc.date.accessioned2020-04-16T17:53:42Z
dc.date.accessioned2023-05-11T14:50:55Z
dc.date.available2018-04-18T15:20:38Z
dc.date.available2020-04-16T17:53:42Z
dc.date.available2023-05-11T14:50:55Z
dc.date.created2017
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12032/99576
dc.description.abstractEn el presente trabajo se establece un método para segmentación semántica de imágenes cartográficas de paisajes tropicales colombianos a través del análisis supervisado de grupos de pixeles en tres clases: vegetación, fuentes de agua y otros objetos (elementos extraños en la naturaleza del paisaje). La técnica planteada permite integrar las características de color, textura y bordes presentes en el contexto de grupos de pixeles y transformar el espacio de múltiples canales directamente en un espacio vectorial Euclidiano. Con ello se logra mejorar el tiempo de procesamiento de maquina al tener una representación estadística de los datos en lugar de una gran cantidad de datos crudos pixel por pixel y permite clasificar los datos utilizando técnicas de máquinas de aprendizaje. Finalmente se hace un análisis de error tanto en el entrenamiento de la máquina como en la clasificación.spa
dc.formatPDFspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherPontificia Universidad Javerianaspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectSegmentaciónspa
dc.subjectSemánticaspa
dc.titleSegmentación semántica para imágenes de paisajes tropicalesspa


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