Evaluación del impacto de la superresolución sobre imágenes multiespectrales GEOSAT-2
La creciente necesidad de observar la Tierra con mayor detalle supone la aparición de nuevas técnicas para la mejora del valor geométrico de las imágenes, conservando sus características radiométricas. El sector de seguridad y defensa es uno de los sectores estratégicos que requiere de estos avances...
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Universitat Politécnica de Valencia
2023-01-01
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| author | César Fernández Carolina de Castro Lucía García María Elena Calleja Rubén Niño Silvia Fraile Rafael Sousa |
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| description | La creciente necesidad de observar la Tierra con mayor detalle supone la aparición de nuevas técnicas para la mejora del valor geométrico de las imágenes, conservando sus características radiométricas. El sector de seguridad y defensa es uno de los sectores estratégicos que requiere de estos avances, pero no los únicos, ya que, al ser capaces de conservar las características radiométricas del dato, la agricultura de precisión constituye un beneficiario clave de dichas mejoras. De esta manera se pueden proporcionar datos e información más detallada de las necesidades específicas de cada cultivo, lo que supone una mejora directa para el agricultor, las empresas agrícolas y el medio ambiente. En este trabajo se aplicaron los métodos Random Forest y XGBoost con el fin de mejorar la resolución de las imágenes GEOSAT-2 conservando sus valores radiométricos. Además, se evaluó la calidad de las imágenes mejoradas. Dicha valoración ha sido llevada a cabo por el equipo de control y evaluación de datos de Copernicus (CQC), permitiendo añadir un nuevo producto a la cartera de productos de GEOSAT, listo para ser integrado dentro de la oferta de datos del programa Copernicus. |
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| spelling | doaj.art-c298006631444099900fc88370fffe252023-01-30T12:54:17ZengUniversitat Politécnica de ValenciaRevista de Teledetección1133-09531988-87402023-01-0161839610.4995/raet.2023.1847017660Evaluación del impacto de la superresolución sobre imágenes multiespectrales GEOSAT-2César Fernández0Carolina de Castro1Lucía García2María Elena Calleja3Rubén Niño4Silvia Fraile5Rafael Sousa6 GEOSAT Satélites SLU GEOSAT Satélites SLU GEOSAT Satélites SLUGEOSAT Satélites SLU GEOSAT Satélites SLUGEOSAT Satélites SLUGEOSAT Satélites SLULa creciente necesidad de observar la Tierra con mayor detalle supone la aparición de nuevas técnicas para la mejora del valor geométrico de las imágenes, conservando sus características radiométricas. El sector de seguridad y defensa es uno de los sectores estratégicos que requiere de estos avances, pero no los únicos, ya que, al ser capaces de conservar las características radiométricas del dato, la agricultura de precisión constituye un beneficiario clave de dichas mejoras. De esta manera se pueden proporcionar datos e información más detallada de las necesidades específicas de cada cultivo, lo que supone una mejora directa para el agricultor, las empresas agrícolas y el medio ambiente. En este trabajo se aplicaron los métodos Random Forest y XGBoost con el fin de mejorar la resolución de las imágenes GEOSAT-2 conservando sus valores radiométricos. Además, se evaluó la calidad de las imágenes mejoradas. Dicha valoración ha sido llevada a cabo por el equipo de control y evaluación de datos de Copernicus (CQC), permitiendo añadir un nuevo producto a la cartera de productos de GEOSAT, listo para ser integrado dentro de la oferta de datos del programa Copernicus.https://polipapers.upv.es/index.php/raet/article/view/18470 superresolucióngeosat-2agricultura de precisióninteligencia artificial |
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