Abstract

BI, Taifu. Algoritmo de asignación óptima de puntos de muestreo de monitoreo de detección remota geológica y ecológica de alta resolución. Earth Sci. Res. J. [online]. 2020, vol.24, n.1, pp.105-110. ISSN 1794-6190.  https://doi.org/10.15446/esrj.v24n1.85531.

El propósito de este estudio es resolver el problema de la representación de imagen insatisfactoria de los puntos de muestreo de monitoreo en la teledetección de alta resolución debido a la complejidad de la ecología geológica. En primer lugar, se introdujeron tres algoritmos utilizados en la tecnología de detección remota, a saber, el algoritmo de extracción del punto de muestreo de monitoreo (algoritmo de búsqueda selectiva), el algoritmo discriminante (máquina de vectores de soporte) y el algoritmo BING. Luego de esto el algoritmo BING fue mejorado. Finalmente, la superioridad del algoritmo BING mejorado se verificó con base en un conjunto de datos experimentales. Los resultados mostraron que el algoritmo de búsqueda selectiva podía generar un mayor número de ventanas candidatas en la imagen de teledetección y tenía una mejor adaptabilidad. El algoritmo mejorado tenía mayor calidad de ventanas candidatas extraídas de imágenes de teledetección. Aunque el algoritmo IBING podría mejorar en gran medida la velocidad de extracción de la teledetección, el tiempo de detección de cada imagen se hizo mayor. Estos tiempos de prueba aún eran aceptables. Por lo tanto, en esta investigación se optimizó el algoritmo de asignación de puntos de muestreo de monitoreo de detección remota geológica y ecológica de alta resolución, que tenía una alta importancia orientadora para la aplicación de la tecnología de detección remota en la investigación geológica y ecológica.

Keywords : Geología ambiental; Teledetección de alta resolución; Punto de muestreo; Algoritmo BING; Algoritmo de búsqueda selectiva.

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