Clasificación de Imágenes Fusionadas, un problema de explosión de información.

Abstract

La fusión de imágenes multiespectral y pancromática, es una estrategia ampliamente utilizada para obtener imágenes con una alta resolución espacial y espectral. Una de las metodologías que mejores resultados entrega, es la que está basada en la transformada de wavelet, calculada mediante el algoritmo á trous (TWA). Sin embargo, estas imágenes fusionadas, presentan una alta heterogeneidad, debido a que si existe un aumento de la resolución espacial, existe también un aumento en la variabilidad de las respuestas espectrales de las cubiertas bajo análisis, produciéndose así una explosión del volumen de información disponible. Es por ello que las metodologías estándar de clasificación por píxel, segmentación, medición de texturas se vuelven poco efectivas. En el presente trabajo, se propone una metodología para ponderar la información espacial proveniente de la imagen pancromática, que es integrada a cada banda de la imagen multiespectral. Para ello se propone el uso de mapas de dimensión fractal local. Esta ponderación es aplicada, para cada banda de la imagen multiespectral, a cada píxel de los coeficientes wavelet de la imagen pancromática. Los resultados han demostrado que la metodología propuesta mantiene la información de alta frecuencia espacial de la imagen pancromática en áreas con alto detalle, mientras que en zonas homogéneas (de baja frecuencia espacial) la información multiespectral se conserva