Identificación De Redes De Caminos Utilizando Imágenes Digitales Multi-Espectrales Y Pancromáticas. El Caso De Los Ramales Del Camino Real De Tierra Adentro En San Juan Del Rí­o

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.37646/xihmai.v9i18.243

Palabras clave:

Mapas, redes de caminos, imágenes digitales multiespectral y pancromáticas

Resumen

Los métodos de clasificación para la identificación de caminos usando imágenes de satélite de alta resolución se basan en las caracterí­sticas espectrales de estas; sin embargo, en la actualidad, el procesamiento digital permite integrar las caracterí­sticas espectrales con las caracterí­sticas espaciales al fusionar imágenes pancromáticas de alta resolución con imágenes multiespectrales de resolución media. Este procesamiento toma el nombre de Pansharpening. Posteriormente, la imagen producto de la fusión es procesada utilizando algoritmos de clasificación para discriminar los caminos o trazos lineales de otros objetos como pueden ser ciudades, parcelas, cuerpos de agua, etc. Los caminos clasificados pueden ser subsecuentemente re-clasificados utilizando la información de los bordes para eliminar objetos que no corresponden a caminos.

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Biografía del autor/a

Fernando López Aguilar, National Institute of Anthropology and History

Doctor en Historia. Posgrado en Arqueología, Escuela Nacional de Antropología e Historia, Instituto Nacional de Antropología e Historia.
fernando.lopez.aguilar@gmail.com

Pedro López Garcí­a, National Institute of Anthropology and History

Doctor en Ciencias de la Tierra. Posgrado en Arqueología, Escuela Nacional de Antropología e Historia, Instituto Nacional de Antropología e Historia.
dplopez@prodigy.net.mx

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https://doi.org/10.1007/978-3-662-03939-7

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Publicado

10.08.2014

Cómo citar

López Aguilar, F., & López Garcí­a, P. (2014). Identificación De Redes De Caminos Utilizando Imágenes Digitales Multi-Espectrales Y Pancromáticas. El Caso De Los Ramales Del Camino Real De Tierra Adentro En San Juan Del Rí­o. Xihmai, 9(18), 127–146. https://doi.org/10.37646/xihmai.v9i18.243

Número

Sección

Artículos de Investigación