Análisis orientado a objetos de fotografías aéreas digitales para la discriminación de usos del suelo

• Autores: Alberto Jesús Perea Moreno, José Emilio Meroño de Larriva, María Jesús Aguilera Ureña
• Localización: Mapping, ISSN 1131-9100, Nº 135, 2009, págs. 24-26
• Idioma: español
• Texto completo no disponible (Saber más ...)
• Resumen
  • español

    La obtención de clasificaciones digitales de zonas rurales que puedan ser empleadas para el control de ayudas por superficie es una tarea compleja debido a la gran diversidad de elementos que componen estas áreas. Las técnicas de clasificación tradicionales, basadas en rasgos de la imagen a nivel de píxel, presentan ciertas limitaciones, como son la aparición de un característico efecto �sal y pimienta� o su reducida capacidad para extraerobjetos de interés. Éstas resultan especialmente problemáticas al aplicarse en imágenes de moderada o alta resolución. Una alternativa a dichos sistemas de clasificación pasa por un proceso previo de segmentación de la imagen. De esta forma, se permite el trabajo con la imagen a nivel de objeto, lo que amplía notablemente la cantidad de información que se puede extraer de la misma. En este trabajo se ha realizado una clasificación orientada a objetos para la discriminación de diversos usos del suelo. Para ello, se ha segmentado y clasificado una imagen aérea digital del sensor DMC, empleando el software eCognition, en el que la formación de objetos tiene lugar de forma que la homogeneidad interna se mantiene constante. Los objetos resultantes sirven de base para la posterior clasificación.

  • English

    Obtaining digital classifications of country areas, which can be used for the control of agricultura subsidies, are complex due to the large diversity of elements that constitute these areas. Traditional classification techniques, basically pixel-based approaches, are limited. Typically they produce a characteristic �salt and pepper� effect, and they are unable to extract objects of interest. These techniques have considerable difficulties dealing with the rich information content of medium and high-resolution imager. One alternative to these classification systems can be a previous segmentation of the image to classify. This way, objectbased work can be developed, and the amount of information that can be extracted increases. In this research, we have carried out an object-based classification for the differentiation of several land uses. Therefore, a digital aerial image provided by the DMC sensor was segmented and classified using eCognition software, which allows homogeneous image object extraction. The meaningful image objects obtained were next used for the classification. Segmentation before classification worked out as an efficient image analysis technique, overcoming traditional approaches limitations.