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Investigación

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Detection y clasificacón de la cubierta nubosa a partir de imágenes Meteosat de las 12:00h (2001) PDF
Titulo:Detection y clasificacón de la cubierta nubosa a partir de imágenes Meteosat de las 12:00h
 Autores:A. Serrano, A. Astillero, M. Núñez, J.A. García y M. Macías
 Tipo:Oral
 Congreso:Teledetección medio ambiente y cambio global
 Publicación:Teledetección medio ambiente y cambio global(ISBN: 84-9743-001-8)
 Lugar:Lleida (España)
 Año:2001
 Abstract:

El objetivo de este estudio es la detección y clasificación automática de la cubierta nubosa utilizando imágenes Meteosat, utilizando una red neuronal. Se usan simultáneamente los canales visible e infrarrojo. En primer lugar, los valores de los píxeles son corregidos de la función respuesta de los radi´metros y del ángulo cenital solar. Se obtienen así las magnitudes físicas albedo y temperatura de brillo en el tope de la atmósfera. Cada píxel está caracterizado por cuatro parámetros: el albedo, la temperatura de brillo y las desviaciones típicas del albedo y de la temperatura de brillo para una ventana de 3x3 píxeles en torno al píxel en cuestión. Se utilizó una red neuronal tipo Back Propagation con cuatrocapas. Cada píxel es un patrón de entrada que será clasificado por la red neuronal. Se proponen sis clases: nubes bajas, nubes medias, nubes altas, nubes de desarrollo vertica, tierra y mar. En la etapa de aprendizaje, la red aprende un conjunto de prototipos, los cuales han sido seleccionads por expertos en una interpretación subjetiva de las imágenes. La red se valida clasificando un grupo de imáges independiente de los prototipos de aprendizaje y se obtienen porcentajes de éxito cercanos al 100%.