Minería de datos con información de contexto para la clasificación de imágenes satelitales / Data mining with context information for satellite image classifi cation
En este artículo se presenta un esquema de clasifi cación multi-modelos para imágenes satelitales apoyado con información de contexto conel que se mejora la precisión de una pre-clasifi cación obtenida conalgoritmos paramétricos. El nuevo esquema utiliza una red semántica como representación de conoci...
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Editora Unicentro
2008-09-01
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doaj-94ec016e39094cefa9a818b7654aed112020-11-24T21:24:37ZengEditora UnicentroAmbiência1808-02512175-94052008-09-014Especial147158Minería de datos con información de contexto para la clasificación de imágenes satelitales / Data mining with context information for satellite image classifi cationJesús A. GonzálezLeopoldo AltamiranoJuan F. RoblesEn este artículo se presenta un esquema de clasifi cación multi-modelos para imágenes satelitales apoyado con información de contexto conel que se mejora la precisión de una pre-clasifi cación obtenida conalgoritmos paramétricos. El nuevo esquema utiliza una red semántica como representación de conocimiento que almacena patrones creados con un ensamble de árboles de decisión (alimentado con características espectrales, de textura y geométricas para describir a las regiones de interés) y por otro lado patrones espaciales creados a partir de unarepresentación basada en grafos (con información de contexto a partir de relaciones espaciales entre las regiones de interés). Los resultados experimentales muestran que el esquema de clasifi cación propuesto mejora la precisión de la pre-clasifi cación de los algoritmos paramétricosal utilizar información de contexto.http://revistas.unicentro.br/index.php/ambiencia/article/view/282/378percepción remotamapas temáticosminería de datosclasifi cacióninformación de contexto. |
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En este artículo se presenta un esquema de clasifi cación multi-modelos para imágenes satelitales apoyado con información de contexto conel que se mejora la precisión de una pre-clasifi cación obtenida conalgoritmos paramétricos. El nuevo esquema utiliza una red semántica como representación de conocimiento que almacena patrones creados con un ensamble de árboles de decisión (alimentado con características espectrales, de textura y geométricas para describir a las regiones de interés) y por otro lado patrones espaciales creados a partir de unarepresentación basada en grafos (con información de contexto a partir de relaciones espaciales entre las regiones de interés). Los resultados experimentales muestran que el esquema de clasifi cación propuesto mejora la precisión de la pre-clasifi cación de los algoritmos paramétricosal utilizar información de contexto. |
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