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.
| Author: | |
|---|---|
| Format: | Master's thesis |
| Publication date: | 2015 |
| Country: | España |
| Institution: | Universidad de Salamanca (USAL) |
| Repository: | GREDOS. Repositorio Institucional de la Universidad de Salamanca |
| OAI Identifier: | oai:gredos.usal.es:10366/126448 |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/10366/126448 |
| Access Level: | Open access |
| Keyword: | Georreferenciación AVHRR Block Matching Imágenes de satélite 2504.02 Cartografía geodésica 2504.07 Geodesia por satélites |
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|---|---|
| author | Molina García, Víctor |
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| collection | GREDOS. Repositorio Institucional de la Universidad de Salamanca |
| description | Trabajo de Fin de Máster del Máster en Geotecnologías cartográficas en ingeniería y arquitectura, curso 2014-2015. |
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| spelling | Georreferenciación de imágenes AVHRR basada en la resolución de la órbita y algoritmos de matching con una imagen de referencia Molina García, Víctor Georreferenciación AVHRR Block Matching Imágenes de satélite 2504.02 Cartografía geodésica 2504.07 Geodesia por satélites Trabajo 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. http://hdl.handle.net/10366/126448 |
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