Rodríguez Melquiades, José AMantilla Santa Cruz, Luis José7/18/20197/18/20192019https://hdl.handle.net/20.500.14414/13184Due 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 dataDebido 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 datosspainfo:eu-repo/semantics/openAccessImágenes multiespectralesSegmentaciónAgrupamiento difusoCoordenadas polaresinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis