Curso-taller de Idrisi Taiga

Centro de Recursos Idrisi en Ecuador (CRI-UNL, idrisi.ecuador@gmail.com)

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Teledetección

Ing. Santiago Silva

Santiago.silva002@gmail.com

SEGMENTACIÓN Y CLASIFICACIÓN DE IMÁGENES CON IDRISI

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Interpretación

visual: brillo TM3: Rojo

TM4: Infrarrojo

cercano

1. Agua 2. Vegetación 3. Suelos 4. Construido

TM5: Infrarrojo

medio

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Azul

Rojo

Verde

Sín

tesis

colo

reada

TM3: Rojo

TM4: Infrarrojo

cercano

TM5: Infrarrojo

medio

1. Agua 2. Vegetación 3. Suelos 4. Construido

1

2

3

4

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SEGMENTACIÓN Y CLASIFICACIÓN

DE IMÁGENES CON IDRISI

Técnica

Pasos

1) SEGMENTACION

2) SEGTRAIN

- Sigcomp

3) Clasificación

supervisada

I. Maxlike

4) SegClass

1

4

2

3

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1. SEGMENTACION SEGMENTACIÓN agrupa píxeles adyacentes en los segmentos de la

imagen en función de su similitud espectral.

1. Se ingresa un grupo

de imágenes. 1

2

3

2. Se especifica una

tolerancia

3. Salida

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2 SEGTRAIN

Dos pasos básicos

• conocer el terreno y

• la interpretación de las

composición multiespectral.

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2 SEGTRAIN Dos pasos básicos

• conocer el terreno y

• la interpretación de las composición multiespectral.

4.- Crear

1

2

3

4

PASOS

1.- Ingresar el

resultado de la

segmentación

2.- Ingresar el

compuesto en

color.

3.- Asignar las

categorías

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2 SEGTRAIN

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2.1 Análisis estadístico Identificar si las clases que se va a clasificar no están solapadas, o el

número de firmas no es el adecuado.

MODULO SIGCOMP

3.- Análisis del grafico

1

2

3

PASOS

1.- Ingresa el resultado del segtrain.

2.- Se escoge Mean

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3. Clasificador duro Obtener clasificación supervisada.

PASOS

1

2

3

1.- Ingresar el resultado del segtrain.

2.- Activar la probabilidad de cada firma

3.- Salida

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Resultado clasificación supervisada

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4. Segclass Imagen mas suavizada

PASOS

1 2

3

3.- Salida

2.- Se ingresa el resultado de la

clasificación supervisada

1.- Se ingresa el vector resultado del

segtrain.

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Resultado