From pixels to grixels: a unified functional model for geographic-object-based image analysis

Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA) aims to better exploit earth remotely sensed imagery by focusing on building image-objects resembling the real-world objects instead of using raw pixels as basis for classification. Due to the recentness of the field, concurrent and sometimes competing methods, terminology, and theoretical approaches are evolving. This risk of babelization has been identified as one of the central threats for GEOBIA, as it could hinder scientific discourse and the development of a generally accepted theoretical framework. This paper contributes to the definition of such ontology by proposing a general functional model of the remote sensing image analysis. The model compartmentalizes the remote sensing process into six stages: (i) sensing the earth surface in order to derive pixels which represent incomplete data about real-world objects; (ii) pre-processing the pixels in order to remove atmospheric, geometric, and radiometric distortions; (iii) grouping the pre-processed pixels (prixels) to produce image-objects (grouped pixels or grixels) at one or several scales; (iv) feature analysis to examine and measure relevant spectral, geometric and contextual properties and relationships of grixels in order to produce feature vectors (vexcels) and decision rules for subsequent discrimination; (v) assignation of grixels to pre-defined qualitative or quantitative land cover classes, thus producing pre-objects (preliminary objects); and (vi) post-processing to refine the previous results and output the geographic objects of interest. The grouping stage may be analized from two different perpectives: (i) discrete segmentation which produces well-defined image-objects, and (ii) continuous segmentation which produces image-fields with indeterminate boundaries. The proposed generic model is applied to analyze two specific GEOBIA software implementations. A functional decomposition of discrete segmentation is also discussed and tested. It is concluded that the proposed framework enhances the evaluation and comparison of different GEOBIA approaches and by this is helping to establish a generally accepted ontology

Fuzzy segmentation for geographic object-based image analysis

Image segmentation partitions remote sensing images into image objects before assigning them to categorical land cover classes. Current segmentation methods require users to invest considerable time and effort in the search for meaningful image objects. As an alternative method we propose 'fuzzy' segmentation that offers more flexibility in dealing with remote sensing uncertainty. In the proposed method, original bands are processed using regression techniques to output fuzzy image regions which express degrees of membership to target land cover classes. Contextual properties of fuzzy regions can be measured to indicate potential spectral confusion. A 'defuzzification' process is subsequently conducted to produce the categorical land cover classes. This method was tested using data sets of both high and medium spatial resolution. The results indicate that this approach is able to produce classification with satisfying accuracy and requires very little user interaction

Clasificación de la cobertura del suelo urbano usando objetos de imagen difusos

La clasificación de la cobertura del suelo urbano a partir de imágenes multi-espectrales de alta resolución espacial es un asunto problemático debido a la similitud de la respuesta espectral que presentan diferentes categorías. Una posible solución a este problema consiste en la agrupación de pixeles en objetos discretos y su utilización como elementos básicos de análisis. Aunque exitosa en muchas ocasiones, esta técnica no siempre produce exactitudes temáticas altas.Este artículo investiga el potencial de utilizar objetos de imagen con fronteras difusas con el propósito de superar el problema de confusión espectral entre clases. Para el efecto, se propone un método de análisis de imágenes que consta de cuatro fases: (a) asignación difusa de clases, (b) segmentación difusa, (c) análisis de atributos y (d) asignación discreta de clases. El método se utiliza para realizar la clasificación de la cobertura del suelo en una zona urbana de Bogotá.Los resultados demuestran que el método permite alcanzar mejor exactitud temática que otros métodos basados en pixeles y en objetos de imagen discretos. Se concluye que los objetos de imagen con fronteras difusas constituyen una alternativa útil para resolver problemas complejos de clasifi- cación

Multispectral image classification from axiomatic locally finite spaces-based segmentation

Geographical object-based image analysis (GEOBIA) usually starts defining coarse geometric space elements, i.e. image-objects, by grouping near pixels based on (a, b)-connected graphs as neighbourhood definitions. In such an approach, however, topological axioms needed to ensure a correct representation of connectedness relationships can not be satisfied. Thus, conventional image-object boundaries definition presents ambiguities because one-dimensional contours are represented by two-dimensional pixels. In this paper, segmentation is conducted using a novel approach based on axiomatic locally finite spaces (provided by Cartesian complexes) and their linked oriented matroids. For the test, the ALFS-based image segments were classified using the support vector machine (SVM) algorithm using directional filter response as an additional channel. The proposed approach uses a multi-scale approach for the segmentation, which includes multi-scale texture and spectral affinity analysis in boundary definition. The proposed approach was evaluated comparatively with conventional pixel representation on a small subset of GEOBIA2016 benchmark dataset. Results show that classification accuracy is increased in comparison to a conventional pixel segmentation.El análisis de imagenes basado en objetos geográficos (GEOBIA por su sigla en inglés) comienza generalmente definiendo elementos más gruesos del espacio geométrico u objetos de imagen, agrupando píxeles cercanos con base en grafos (a, b)-conectados como definiciones de vecindario. En este enfoque, sin embargo, pueden no cumplirse algunos axiomas topológicos requeridos para garantizar una correcta representación de las relaciones de conexión. Por lo tanto, la definición convencional de límites de objetos de imagen, presenta ambigüedades debido a que los contornos unidimensionales están representados por píxeles bidimensionales. En este trabajo, la segmentación se lleva a cabo mediante un nuevo enfoque basado en espacios axiomáticos localmente finitos (proporcionados por complejos cartesianos) y sus matroides orientados asociados. Para probar el enfoque propuesto, los segmentos de la imagen basada en ALFS fueron clasificados usando el algoritmo de máquina de soporte vectorial (SVM por su sigla en inglés) usando la respuesta a filtros direccionales como un canal adicional. El enfoque propuesto utiliza un enfoque multiescala para la segmentación, que incluye análisis de textura y de afinidad espectral en la definición de límite. La propuesta se evaluó comparativamente con la representación de píxeles convencionales en un pequeño subconjunto del conjunto de datos de referencia GEOBIA2016. Los resultados muestran que la exactitud de la clasificación se incrementa en comparación con la segmentación convencional de pixeles

Improving Latin American soil information database for digital soil mapping enhances its usability and scalability

Spatial soil databases can help model complex phenomena in which soils are decisive, for example, evaluating agricultural potential or estimating carbon storage capacity. The Soil Information System for Latin America and the Caribbean, SISLAC, is a regional initiative promoted by the FAO's South American Soil Partnership to contribute to the sustainable management of soil. SISLAC includes data coming from 49,084 soil profiles distributed unevenly across the continent, making it the region's largest soil database. However, some problems hinder its usages, such as the quality of the data and its high dimensionality. The objective of this research is twofold. First, to evaluate the quality of SISLAC and its data values and generate a new, improved version that meets the minimum quality requirements to be used by different interests or practical applications. Second, to demonstrate the potential of improved soil profile databases to generate more accurate information on soil properties, by conducting a case study to estimate the spatial variability of the percentage of soil organic carbon using 192 profiles in a 1473 km2 region located in the department of Valle del Cauca, Colombia. The findings show that 15 percent of the existing soil profiles had an inaccurate description of the diagnostic horizons. Further correction of an 4.5 additional percent of existing inconsistencies improved overall data quality. The improved database consists of 41,691 profiles and is available for public use at ttps://doi.org/10.5281/zenodo.6540710 (Díaz-Guadarrama, S. & Guevara, M., 2022). The updated profiles were segmented using algorithms for quantitative pedology to estimate the spatial variability. We generated segments one centimeter thick along with each soil profile data, then the values of these segments were adjusted using a spline-type function to enhance vertical continuity and reliability. Vertical variability was estimated up to 150 cm in-depth, while ordinary kriging predicts horizontal variability at three depth intervals, 0 to 5, 5 to 15, and 15 to 30 cm, at 250 m-spatial resolution, following the standards of the GlobalSoilMap project. Finally, the leave-one-out cross validation provides information for evaluating the kriging model performance, obtaining values for the RMSE index between 1.77% and 1.79% and the R2 index greater than 0.5. The results show the usability of SISLAC database to generate spatial information on soil properties and suggest further efforts to collect a more significant amount of data to guide sustainable soil management.Fil: Diaz Guadamarra, Sergio. Universidad Nacional de Colombia. Facultad de Ciencias Agrarias. Departamento de Agronomía; ColombiaFil: Lizarazo, Iván. Universidad Nacional de Colombia. Facultad de Ciencias Agrarias. Departamento de Agronomía; ColombiaFil: Guevara, Mario. Universidad Nacional Autónoma de México. Campus Juriquilla. Centro de Geociencias; MéxicoFil: Guevara, Mario. Universidad Nacional Autónoma de México.Campus Juriquilla. Centro de Geociencias; México. United States Department of Agriculture. Soil Salinity National Laboratory, Estados UnidosFil: Angelini, Marcos Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; Argentina. Wageningen University. Soil Geography and Landscape Group; Países Bajos. International Soil Reference and Information Centre. World Soil Information; Países BajosFil: Araujo Carrillo, Gustavo A. Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria AGROSAVIA; ColombiaFil: Argeñal, Jainer. Universidad Nacional Autónoma de Honduras. Facultad de Ciencias; Honduras.Fil: Armas, Daphne. Universidad de Almería. Departamento de Agronomía, Edif. CITEIIB, España.Fil: Balsa, Rafael A. Ministerio de Desarrollo Agrario y Riego. Dirección General de Asuntos Ambientales Agrarios, Perú.Fil: Bolivar, Adriana. Instituto Geográfico Agustín Codazzi. Subdirección Agrología; ColombiaFil: Bustamante, Nelson. Servicio Agrícola y Ganadero; Chile.Fil: Dart, Ricardo O. Embrapa Solos; BrasilFil: Dell Acqua, Martín. Ministerio de Ganadería, Agricultura y Pesca. Dirección General de Recursos Naturales; UruguayFil: Lencina, Arnulfo. Universidad Nacional de Asunción. Facultad de Ciencias Agrarias; ParaguayFil: Figueredo, Hernán. Sociedad Boliviana de la Ciencia del Suelo; Bolivia.Fil: Fontes, Fernando. Ministerio de Ganadería, Agricultura y Pesca. Dirección General de Recursos Naturales; UruguayFil: Gutierrez Diaz, Joan S. Aarhus University. Faculty of Science and Technology,.Department of Agroecology; DinamarcaFil: Jiménez, Wilmer. Ministerio de Agricultura y Ganadería; Ecuador.Fil: Rodriguez, Dario Martin. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Schulz, Guillermo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Tenti Vuegen, Leonardo Mauricio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; Argentin

La magia de tus pensamientos : poesías & cuentos

Recopilación de poesías y cuentos realizados por aprendices del SENA de los programas de Mantenimiento de Motores Diesel, Técnico en Sistemas, Automatización Industrial, Electricidad Industrial, Diseño e Integración de Automatismos Mecatrónicos, Mantenimiento de Equipo Biomédico, Animación 3D, Manejo Ambiental, Diseño e integración de Automatismos Mecatrónicos y Mantenimiento mecatrónico automotriz, entre 2015 y 2017.Poesías 2018 -- Dándome tu vida / Brayan Orlando Jaimes Chaparro -- Tierra infinita / Christian Ricardo Caballero Villamizar -- Lamento a la tierra / Jeferson Alexis Montoya Moreno -- Conciencia por favor / Daniel Rincón -- Salvar un hogar llamado tierra / William Gamboa Arguello -- Planeta tierra / Iván Arley jurado -- Salvemos nuestro planeta / Jonathan David Silva -- Tierra bella / Martin Santiago -- Mi planeta / Fabián Moreno -- Generando conciencia / José Alberto Lizarazo -- Añoranza / Javier Casanova -- Sin tierra… / Gustavo Andrés Rodríguez Mendoza -- Planeta vivo y limpio / Yesid Serrano -- Palabras del destino / Osneider David Hernández Otalvaro -- Planeta tierra / Luis Fernando Isidro -- Medio ambiente / Yorgin David Hernández -- Prevenir / Brayan Mauricio Sanmiguel Luengas -- Nada será cómo antes / Jaime Andres Rodriguez Parrado -- Yo…Sol / Jonathan Bautista -- Lamento / Héctor Mauricio Parra Cuesta -- Nuestro hogar / Juan José Amaya -- Te agradecemos / Edwin Andrés Navarro Rozo, Anderson Cardozo Villamizar -- HErmoso milagro / Jhonatan Jaimes Solano -- El creador / Ana Rosa Hernández Santana -- Cuentos 2015 -- Juventud en la zona azul / Jeniffer Solano Ardila -- Los Ucayali y los Cubeo / Oscar Ivan Rueda Quintero -- Vientos de armonía / Ever Edinson Monsalve Salcedo -- El nacimiento de una nueva era / Carlos Leonardo Ardila Alvarado -- Luz de sueños / Hugo Andrés Álvarez -- Sol de medio día / Claudia Ramírez Guarín -- Cuentos 2016 -- Mucha verraquera mano / Héctor Josué Amado Sandoval -- El viaje de irse y nunca volver / Dayana Marcela Fuentes Duran -- “Santander es hermosa” / Kelly Tatiana Pabón Blanco -- Los valores del SENA / Ana Rosa Hernandez Santana -- La fuerza del espiritu y el deseo de cambiar / Pablo Andrés Capera Rodríguez -- SENA, paz y reconciliación / Adrián Benítez R., Rubén Darío Martínez -- Cuentos 2017 -- Cartas a un pasado / Angelita Delgado Pérez -- ¿Por qué así? ¿por qué tan blanco? ¿por qué no de otra manera? / Cristian Felipe Vargas Buenahora -- El gato pacho pacho, el gato más pacho de todos los pachos / Edwin Matajira García -- Freeland “el paraíso perdido” / Dámaso Antonio Morales Palacin -- Un mundo al revés / Fabio Eduardo Contreras Piñeresna91 página

Clasificación de la cobertura del suelo urbano usando objetos de imagen difusos

La clasificación de la cobertura del suelo urbano a partir de imágenes multi-espectrales de alta resolución espacial es un asunto problemático debido a la similitud de la respuesta espectral que presentan diferentes categorías. Una posible solución a este problema consiste en la agrupación de pixeles en objetos discretos y su utilización como elementos básicos de análisis. Aunque exitosa en muchas ocasiones, esta técnica no siempre produce exactitudes temáticas altas.Este artículo investiga el potencial de utilizar objetos de imagen con fronteras difusas con el propósito de superar el problema de confusión espectral entre clases. Para el efecto, se propone un método de análisis de imágenes que consta de cuatro fases: (a) asignación difusa de clases, (b) segmentación difusa, (c) análisis de atributos y (d) asignación discreta de clases. El método se utiliza para realizar la clasificación de la cobertura del suelo en una zona urbana de Bogotá.Los resultados demuestran que el método permite alcanzar mejor exactitud temática que otros métodos basados en pixeles y en objetos de imagen discretos. Se concluye que los objetos de imagen con fronteras difusas constituyen una alternativa útil para resolver problemas complejos de clasifi- cación

Fuzzy image segmentation for urban land-cover classification

A main problem of hard image segmentation is that, in complex landscapes, such as urban areas, it is very hard to produce meaningful crisp image-objects. This paper proposes a fuzzy approach for image segmentation aimed to produce fuzzy image-regions expressing degrees of membership of pixels to different target classes. This approach, called Fuzzy Image-Regions Method (FIRME), is a natural way to deal with the inherent ambiguity of remotely sensed images. The FIRME approach comprises three main stages: (a) image segmentation which creates fuzzy image-regions, (b) feature analysis which measures properties of fuzzy image regions, and (c) classification which produces the intended land-cover classes. The FIRME method was evaluated in a land-cover classification experiment using high spectral resolution imagery in an urban zone in Bogota, Colombia. Results suggest that in complex environments, fuzzy image segmentation may be a suitable alternative for GEOBIA as it produces higher thematic accuracy than the hard image segmentation and other traditional classifiers

Fuzzy regions for handling uncertainty in remote sensing image segmentation

Increasing availability of satellite imagery is demanding robust image classification methods to ensure a better integration between remote sensing and GIS. Segmentation-based approaches are becoming a popular alternative to traditional pixel-wise methods. Hard segmentation divides an image into a set of non-overlapping image-objects and regularly requires significant user-interaction to parameterise a functional segmentation model. This paper proposes an alternative image segmentation method which outputs fuzzy image-regions expressing degrees of membership to target classes. These fuzzy regions are then defuzzified to derive the eventual land-cover classification. Both steps, fuzzy segmentation and defuzzification, are implemented here using simple statistical learning methods which require very little user input. The new procedure is tested in a land-cover classification experiment in an urban environment. Results show that the method produces good thematic accuracy. It therefore provides a new, automated technique for handling uncertainty in the image analysis process of high resolution imagery