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Revista Facultad de Ingeniería

versión impresa ISSN 0121-1129

Resumen

CAMACHO-VELASCO, Ariolfo et al. Aplicaciones y retos del sensado remoto hiperespectral en la geología colombiana. Rev. Fac. ing. [online]. 2015, vol.24, n.40, pp.17-29. ISSN 0121-1129.

El Sensado Remoto (SR) es una técnica que permite captar información de una escena sin entrar en contacto físico con ella, mediante el empleo de sensores ubicados, principalmente, en plataformas aéreas, los cuales captan información en diferentes rangos del espectro electromagnético, incluyendo el visible (VIS), el cercano al infrarrojo (NIR) y el de ondas cortas del infrarrojo (SWIR). Teniendo en cuenta que cada material presente en una escena tiene características espectrales diferentes, es posible, a través del análisis de las firmas espectrales, realizar su identificación o clasificación mediante algoritmos. Las Imágenes Hiperespectrales (HSI) captadas por sensores remotos en cientos de bandas espectrales son de importancia en áreas como la geología, la mineralogía, la agronomía y la ecología, entre otras; sin embargo, el gran volumen de literatura dispersa en diferentes líneas (SR, HSI y geología) dificulta su acceso y análisis. Este trabajo presenta un compendio de conceptos, principios básicos y fundamentos matemáticos del SR, e incluye investigaciones y tendencias de él, destacando su desarrollo y sus retos en Colombia, y un caso de uso de HSI en la geología colombiana, cuyas evaluaciones muestran la capacidad de detección del sensor hiperespectral Hyperion, ubicado en el satélite EO-1, para el mapeo geológico en un sitio de prueba al noroccidente del municipio de Girón, departamento de Santander. Los resultados de las evaluaciones son satisfactorios; espectralmente, el coeficiente de correlación fue alto y la relación espacial entre la firma espectral obtenida y la geología conocida del área fue aceptable y correspondió al análisis de Difracción de Rayos X (DRX) realizado a muestras tomadas del área de estudio.

Palabras clave : Sensado Remoto; Imágenes Hiperespectrales; Firma espectral; Geología; Algoritmos de Detección de Objetivos.

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