Simulación de modelos estadísticos correlacionados para imágenes de radar de apertura sintética
En este trabajo se presentan algoritmos para la simulación de imágenes SAR a partir de modelos estadísticos con distribuciones Gamma, K y G con su caso particular en la familia de estas distribuciones a la distribución G cero. Tales distribuciones ajustan bastante bien los datos provenientes de área...
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| Published: |
2016
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| Online Access: | http://hdl.handle.net/11086/2816 |
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| author | Perez, Darío Javier |
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| author_sort | Perez, Darío Javier |
| collection | Repositorio Digital Universitario |
| description | En este trabajo se presentan algoritmos para la simulación de imágenes SAR a partir de modelos estadísticos con distribuciones Gamma, K y G con su caso particular en la familia de estas distribuciones a la distribución G cero. Tales distribuciones ajustan bastante bien los datos provenientes de áreas homogéneas, heterogéneas y extremadamente heterogéneas, respectivamente.
Se estudian los modelos correlacionados para estas distribuciones y sus repercusiones a la hora de clasificar una imagen que presenta correlación y así evaluar la precisión de tal clasificación.
También se estudian y se simulan a los modelos polarimétricos para datos multiespectrales provenientes de un sensor SAR.
Los algoritmos presentes en este trabajo fueron implementados en el lenguaje R. |
| format | bachelorThesis |
| id | rdu-unc.2816 |
| institution | Universidad Nacional de Cordoba |
| language | spa |
| publishDate | 2016 |
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| spelling | rdu-unc.28162022-10-13T11:34:07Z Simulación de modelos estadísticos correlacionados para imágenes de radar de apertura sintética Perez, Darío Javier Flesia, Ana Georgina Probabilidad y estadística En este trabajo se presentan algoritmos para la simulación de imágenes SAR a partir de modelos estadísticos con distribuciones Gamma, K y G con su caso particular en la familia de estas distribuciones a la distribución G cero. Tales distribuciones ajustan bastante bien los datos provenientes de áreas homogéneas, heterogéneas y extremadamente heterogéneas, respectivamente. Se estudian los modelos correlacionados para estas distribuciones y sus repercusiones a la hora de clasificar una imagen que presenta correlación y así evaluar la precisión de tal clasificación. También se estudian y se simulan a los modelos polarimétricos para datos multiespectrales provenientes de un sensor SAR. Los algoritmos presentes en este trabajo fueron implementados en el lenguaje R. 2016-07-12T16:00:05Z 2016-07-12T16:00:05Z 2015-05 bachelorThesis http://hdl.handle.net/11086/2816 spa Atribución-NoComercial 2.5 Argentina http://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/ar/ |
| spellingShingle | Probabilidad y estadística Perez, Darío Javier Simulación de modelos estadísticos correlacionados para imágenes de radar de apertura sintética |
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