Algoritmo de Clustering Fuzzy Basado en Ecuaciones Polares Para la Segmentación de Imágenes Satelitales

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dc.contributor.advisorRodríguez Melquiades, José A
dc.contributor.authorMantilla Santa Cruz, Luis José
dc.date.accessioned7/18/2019 11:45
dc.date.available7/18/2019 11:45
dc.date.issued2019
dc.descriptionDue to the increase in data captured by satellites orbiting our planet, the need arose_x000D_ to process a large amount of data. Currently there are several ways to separate the data,_x000D_ being the classification one of the most popular methods. In this document we propose a new way to calculate fuzzy membership within the basic fuzzy grouping algorithm. This new term uses the angle between two multispectral pixels to obtain a measure of similarity. In addition, the logarithmic spiral is integrated to accentuate the relationships between the pixels. Finally, the structure generated by each of the clustering algorithms evaluated was measured. For this we use internal validation indexes. The experimental results show that the algorithm based on the logarithmic spiral shows good results. This is because they use a measure of similarity based on multispectral information and its reduce the inhomogenity errors that is present in the dataes_PE
dc.description.abstractDebido al rápido aumento de los datos capturados por los satélites que orbitan nuestro planeta, surgió la necesidad de procesar una gran cantidad de datos. Actualmente hay varias formas de separar los datos, siendo la clasificación uno de los métodos más populares. En este documento proponemos una nueva forma de calcular la membresía difusa dentro del algoritmo Fuzzy c-Means. Este nuevo término usa el ángulo entre dos píxeles multiespectrales para obtener una medida de similitud. Además, la espiral logarítmica está integrada para acentuar las relaciones entre los píxeles. Finalmente, se midió la estructura generada por cada uno de los algoritmos de agrupamiento evaluados. Para esto utilizamos índices de validación interna. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo basado en la espiral logarítmica muestra buenos resultados. Esto se debe a que utilizan una medida de similitud basada en información multiespectral y reducen los errores de inhomogenidad que están presentes en los datoses_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14414/13184
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de Trujilloes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/es_PE
dc.sourceUniversidad Nacional de Trujilloes_PE
dc.sourceRepositorio institucional - UNITRUes_PE
dc.subjectImágenes multiespectraleses_PE
dc.subjectSegmentaciónes_PE
dc.subjectAgrupamiento difusoes_PE
dc.subjectCoordenadas polareses_PE
dc.titleAlgoritmo de Clustering Fuzzy Basado en Ecuaciones Polares Para la Segmentación de Imágenes Satelitaleses_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineInformáticaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Trujillo.Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.nameIngeniero Informáticoes_PE
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