Resumen de Aplicacions de tècniques de fusió de dades per a l'anàlisi d'imatges de satèl·lit en Oceanografia
Durant dècades s'ha observat i monitoritzat sistemàticament la Terra i el seu entorn des de l'espai o a partir de plataformes aerotransportades. Paral·lelament, s'ha tractat d'extreure el màxim d'informació qualitativa i quantitativa de les observacions realitzades. Les tècniques de fusió de dades donen un "ventall de procediments que ens permeten aprofitar les dades heterogènies obtingudes per diferents mitjans i instruments i integrar-les de manera que el resultat final sigui qualitativament superior". En aquesta tesi s'han desenvolupat noves tècniques que es poden aplicar a l'anàlisi de dades multiespectrals que provenen de sensors remots, adreçades a aplicacions oceanogràfiques. Bàsicament s'han treballat dos aspectes: les tècniques d'enregistrament o alineament d'imatges; i la interpolació de dades esparses i multiescalars, focalitzant els resultats als camps vectorials bidimensionals.En moltes aplicacions que utilitzen imatges derivades de satèl·lits és necessari mesclar o comparar imatges adquirides per diferents sensors, o bé comparar les dades d'un sòl sensor en diferents instants de temps, per exemple en: reconeixement, seguiment i classificació de patrons o en la monitorització mediambiental. Aquestes aplicacions necessiten una etapa prèvia d'enregistrament geomètric, que alinea els píxels d'una imatge, la imatge de treball, amb els píxels corresponents d'una altra imatge, la imatge de referència, de manera que estiguin referides a uns mateixos punts. En aquest treball es proposa una aproximació automàtica a l'enregistrament geomètric d'imatges amb els contorns de les imatges; a partir d'un mètode robust, vàlid per a imatges mutimodals, que a més poden estar afectades de distorsions, rotacions i de, fins i tot, oclusions severes. En síntesi, s'obté una correspondència punt a punt de la imatge de treball amb el mapa de referència, fent servir tècniques de processament multiresolució. El mètode fa servir les mesures de correlació creuada de les transformades wavelet de les seqüències que codifiquen els contorns de la línia de costa. Un cop s'estableix la correspondència punt a punt, es calculen els coeficients de la transformació global i finalment es poden aplicar a la imatge de treball per a enregistrar-la respecte la referència.A la tesi també es prova de resoldre la interpolació d'un camp vectorial espars mostrejat irregularment. Es proposa un algorisme que permet aproximar els valors intermitjos entre les mostres irregulars si es disposa de valors esparsos a escales de menys resolució. El procediment és òptim si tenim un model que caracteritzi l'esquema multiresolució de descomposició i reconstrucció del conjunt de dades. Es basa en la transformada wavelet discreta diàdica i en la seva inversa, realitzades a partir d'uns bancs de filtres d'anàlisi i síntesi. Encara que el problema està mal condicionat i té infinites solucions, la nostra aproximació, que primer treballarem amb senyals d'una dimensió, dóna una estratègia senzilla per a interpolar els valors d'un camp vectorial bidimensional, utilitzant tota la informació disponible a diferents resolucions. Aquest mètode de reconstrucció es pot utilitzar com a extensió de qualsevol interpolació inicial. També pot ser un mètode adequat si es disposa d'un conjunt de mesures esparses de diferents instruments que prenen dades d'una mateixa escena a diferents resolucions, sense cap restricció en les característiques de la distribució de mesures. Inicialment cal un model dels filtres d'anàlisi que generen les dades multiresolució i els filtres de síntesi corresponents, però aquest requeriment es pot relaxar parcialment, i és suficient tenir una aproximació raonable a la part passa baixes dels filtres. Els resultats de la tesi es podrien implementar fàcilment en el flux de processament d'una estació receptora de satèl·lits, i així es contribuiria a la millora d'aplicacions que utilitzessin tècniques de fusió de dades per a monitoritzar paràmetres mediambientals.
