Georreferenciación de imágenes AVHRR basada en la resolución de la órbita y algoritmos de matching con una imagen de referencia
Trabajo de Fin de Máster del Máster en Geotecnologías cartográficas en ingeniería y arquitectura, curso 2014-2015.
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2015 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Salamanca (USAL) |
| Repositorio: | GREDOS. Repositorio Institucional de la Universidad de Salamanca |
| OAI Identifier: | oai:gredos.usal.es:10366/126448 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10366/126448 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Georreferenciación AVHRR Block Matching Imágenes de satélite 2504.02 Cartografía geodésica 2504.07 Geodesia por satélites |
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Georreferenciación de imágenes AVHRR basada en la resolución de la órbita y algoritmos de matching con una imagen de referenciaMolina García, VíctorGeorreferenciaciónAVHRRBlock MatchingImágenes de satélite2504.02 Cartografía geodésica2504.07 Geodesia por satélitesTrabajo de Fin de Máster del Máster en Geotecnologías cartográficas en ingeniería y arquitectura, curso 2014-2015.[ES]La correcta georreferenciación de las imágenes de satélite es crucial para poder realizar estudios en los que intervengan series temporales, pues su exactitud determinará la fiabilidad del análisis llevado a cabo. El sensor AVHRR sigue siendo en este sentido un reto después de más de 35 años de servicio. El objetivo del presente trabajo es realizar una primera aproximación a la viabilidad de georreferenciar automáticamente imágenes diurnas del sensor AVHRR/3 a bordo del satélite MetOp-B combinando los resultados clásicos de navegación orbital con puntos de control y los nuevos algoritmos de reconocimiento de rasgos. Se ha prescindido del modelo SGP4 y en su lugar se ha desarrollado una librería, python-sat, que implementa la teoría orbital presentada fundamentalmente por Rosborough y Calle. La detección de puntos de control se ha basado en la combinación del detector FAST (Features from Accelerated Segment Test), el descriptor BRISK (Binary Robust Invariant Scalable Keypoints) y una imagen de referencia. Esta librería se ha puesto a prueba con una batería de imágenes obtenidas del repositorio CLASS NOAA, correspondientes a la Península Ibérica capturada en diversas regiones de la imagen en función de la hora de pase del satélite.González Aguilera, Diego201520152015info:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10366/126448reponame:GREDOS. Repositorio Institucional de la Universidad de Salamancainstname:Universidad de Salamanca (USAL)EspañolAdobe AcrobatAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unportedhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:gredos.usal.es:10366/1264482026-06-07T06:28:51Z |
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