CATÁLOGO DE LA BIBLIOTECA DE LA FaMAF
Normal view MARC view ISBD view

Simulación de modelos estadísticos correlacionados para imágenes de radar de apertura sintética / Darío Javier Perez.

By: Perez, Darío Javier, 1990-.
Contributor(s): Flesia, Ana Georgina, 1970- [dir.].
Material type: materialTypeLabelBookPublisher: [S.l. : s.n. ], 2015Description: xi, 127 h. : il. ; 30 cm.Subject(s): Probability and statistics | Clustering | Picture/Image Generation | Probabilidad y estadística | Simulación de imágenes | SAR | Modelos estadísticos correlacionados | Modelos estadísticos sin correlación | Distribuciones | Modelos polarimétricos | Clasificación no supervisada | Iterated Conditional Modes (ICM) | Lenguaje de programación ROnline resources: Acceso a Versión Digital | Acceso RDU-UNC Disponible en línea.
Partial contents:
Definición de simulación -- Aplicaciones de la simulación -- Metodología de la simulación -- Modelos de simulación -- Distribuciones para imágenes SAR -- Modelo multiplicativo -- Modelado del ruido speckle -- Modelado del backscatter -- Modelos no correlacionados -- Modelos correlacionados -- Estrategias de simulación -- Método de la transformación inversa -- Simulación de imágenes heterogéneas -- Estadísticos del ruido speckle del SAR polarimétrico -- Limitaciones del modelo multi-look -- Ejemplos de simulación -- Funciones de correlación -- Representación de una imagen PolSAR -- Clasificación de imágenes -- Clasificación supervisada y no supervisada -- Clasificación Isodata -- Clasificación posterior ICM -- Influencia en el uso de la correlación en la simulación de imágenes: Clasfiicación -- Matrices Hermitianas -- Demostraciones.
Dissertation note: Tesis (Lic. en Cs. de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2015. Summary: En este trabajo se presentan algoritmos para la simulación de imágenes SAR a partir de modelos estadísticos con distribuciones Gamma, K y G con su caso particular en la familia de estas distribuciones a la distribución G cero. Tales distribuciones ajustan bastante bien los datos provenientes de áreas homogéneas, heterogéneas y extremadamente heterogéneas, respectivamente. Se estudian los modelos correlacionados para estas distribuciones y sus repercusiones a la hora de clasificar una imagen que presenta correlación y así evaluar la precisión de tal clasificación. También se estudian y se simulan a los modelos polarimétricos para datos multiespectrales provenientes de un sensor SAR. Los algoritmos presentes en este trabajo fueron implementados en el lenguaje R.
Tags from this library: No tags from this library for this title.
Item type Current location Call number URL Copy number Status Notes Date due Barcode Item holds
Trabajo Especial de Grado Trabajo Especial de Grado FaMAF
Secc. Tesis y Trabajos especiales
TE C PERsí http://www.famaf.unc.edu.ar/institucional/biblioteca/trabajos/638/17240.pdf 1 Available Disponible también en línea 22279
Total holds: 0

Bajo Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial 2.5 Argentina.

Incluye lista de figuras, lista de cuadros, abreviaturas y apéndices.

Tesis (Lic. en Cs. de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2015.

Bibliografía : h. 122-127.

Definición de simulación -- Aplicaciones de la simulación -- Metodología de la simulación -- Modelos de simulación -- Distribuciones para imágenes SAR -- Modelo multiplicativo -- Modelado del ruido speckle -- Modelado del backscatter -- Modelos no correlacionados -- Modelos correlacionados -- Estrategias de simulación -- Método de la transformación inversa -- Simulación de imágenes heterogéneas -- Estadísticos del ruido speckle del SAR polarimétrico -- Limitaciones del modelo multi-look -- Ejemplos de simulación -- Funciones de correlación -- Representación de una imagen PolSAR -- Clasificación de imágenes -- Clasificación supervisada y no supervisada -- Clasificación Isodata -- Clasificación posterior ICM -- Influencia en el uso de la correlación en la simulación de
imágenes: Clasfiicación -- Matrices Hermitianas -- Demostraciones.

En este trabajo se presentan algoritmos para la simulación de imágenes SAR a partir de modelos estadísticos con distribuciones Gamma, K y G con su caso particular en la familia de estas distribuciones a la distribución G cero. Tales distribuciones ajustan bastante bien los datos provenientes de áreas homogéneas, heterogéneas y extremadamente heterogéneas, respectivamente.
Se estudian los modelos correlacionados para estas distribuciones y sus repercusiones a la hora de clasificar una imagen que presenta correlación y así evaluar la precisión de tal clasificación.
También se estudian y se simulan a los modelos polarimétricos para datos multiespectrales provenientes de un sensor SAR.
Los algoritmos presentes en este trabajo fueron implementados en el lenguaje R.

Disponible en línea.

La biblioteca posee 1 ej.

Defensa : mayo 2015.

Click on an image to view it in the image viewer

Horario de la Biblioteca: lunes a viernes de 8:30 a 18:00hs

Av. Medina Allende s/n , Ciudad Universitaria, Córdoba, Argentina

Tel: +54 351 5353701 int. 41127(Atención al Público) int. 41151(Dirección)

biblio@famaf.unc.edu.ar

publicofamaf@gmail.com



//