Análisis bayesiano y fusión de datos para la clasificación de escenas urbanas del Distrito Federal

Resumen

EN CIUDADES COMO MÉXICO DF, EXISTEN CRECIENTES DIFICULTADES DE ADMINISTRACIÓN ORIGINADAS POR LA FALTA DE INFORMACIÓN DE LAS ESTRUCTURAS URBANAS Y DEL DINAMISMO DE SU EVOLUCIÓN. EN ESTE CONTEXTO, LA FOTOGRAFÍA AÉREA DE ALTA RESOLUCIÓN DE REGIONES URBANAS, PUEDE FACILITAR TAREAS EN LA ACTUALIZACIÓN DE CARTOGRAFÍA Y PLANEACIÓN URBANA MEDIANTE LA SEGMENTACIÓN Y EXTRACCIÓN AUTOMÁTICA DE REGIONES DE INTERÉS. EN ESTE ARTÍCULO, SE PRESENTA UN MÉTODO PARA SEGMENTAR Y CLASIFICAR IMÁGENES DE FOTOGRAFÍA AÉREA, CORRESPONDIENTES A REGIONES URBANAS DE LA CIUDAD DE MÉXICO. PARA LOGRARLO, PRIMERO SE REALIZA UNA REDUCCIÓN EN LOS NIVELES DE GRIS DE LA IMAGEN ORIGINAL, DESPUÉS SE CALCULA SU MATRIZ DE CO-OCURRENCIA Y A PARTIR DE ELLA SE OBTIENEN 10 DESCRIPTORES ESTADÍSTICOS DE TEXTURA. POSTERIORMENTE, SE ESCOGE A LOS DESCRIPTORES QUE PROPORCIONAN LA SUFICIENTE INFORMACIÓN PARA SEGMENTAR A LA IMAGEN EN REGIONES CARACTERÍSTICAS. DESPUÉS, SE REALIZA UN PROCESO DE HOMOGENEIZACIÓN Y FINALMENTE, SOBRE LAS MATRICES DE TEXTURA RESULTANTES SE APLICA UNA FUSIÓN DE DATOS. EN ESTÁ ÚLTIMA ETAPA, SE PROPONE UN MÉTODO DE FUSIÓN MULTICLASES. EL RESULTADO FINAL MUESTRA LA FUNCIONALIDAD DE ESQUEMA PROPUESTO AL MOSTRAR ESCENAS URBANAS CLASIFICADAS EN TRES SEGMENTOS.