Servicio Grid para la clasificación no supervisada de imágenes satelitales utilizando autómatas celulares

  • Germán Amézquita Becerra Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia; Universidad Distrital Francisco José de Caldas
  • José Nelson Pérez Castillo Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Palabras clave: servicios Grid, autómatas celulares, clasificación de imágenes satelitales

Resumen

Este artículo describe el proceso investigativo por el cual se exploró y puso en práctica la tecnología Grid como elemento promotor del proceso de clasificación no supervisada de imágenes satelitales LANDSAT; se ha implementado un servicio Grid que aplica autómatas celulares como técnica de inteligencia artificial. Las anteriores tareas se han logrado estableciendo una infraestructura Grid y un modelo de implementación que da soporte al servicio Grid. El modelo del servicio visualiza el contenedor de servicios y el contenedor de "portlet", los cuales se integran para formar tanto el cliente como el servidor. El autómata celular utilizado, esta definido en vecindarios de dos dimensiones y se establece la proyección de los niveles digitales de tres de las bandas de la imagen y la ubicación de cada una de ellas sobre el vecindario definido. El algoritmo se basa en reglas de transición que generan modificaciones a los vecindarios hasta obtener las categorías deseadas. Como resultado del proceso de clasificación se genera una nueva imagen en la cual se expresan las categorías en valores de 0 a 255 y se establece falso color para visualizar los resultados obtenidos.

Biografía del autor/a

Germán Amézquita Becerra, Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia; Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Ingeniero de Sistemas, Docente Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia.(Tunja, Boyacá Colombia). Grupo Internacional de Investigación en Informática, Comunicaciones y Gestión del Conocimiento – GICOGE, Universidad Distrital “Francisco José de Caldas”, Bogotá Colombia.

José Nelson Pérez Castillo, Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Doctor en Informática Universidad de Oviedo. Director Grupo Internacional de Investigación en Informática, Comunicaciones y Gestión del Conocimiento - GICOGE, Investigador y Docente de planta Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Bogotá Colombia.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Agencias de apoyo:

Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Biografía del autor/a

Germán Amézquita Becerra, Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia; Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Ingeniero de Sistemas, Docente Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia.(Tunja, Boyacá Colombia). Grupo Internacional de Investigación en Informática, Comunicaciones y Gestión del Conocimiento – GICOGE, Universidad Distrital “Francisco José de Caldas”, Bogotá Colombia.

José Nelson Pérez Castillo, Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Doctor en Informática Universidad de Oviedo. Director Grupo Internacional de Investigación en Informática, Comunicaciones y Gestión del Conocimiento - GICOGE, Investigador y Docente de planta Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Bogotá Colombia.

Referencias bibliográficas

Tianfield, H., Towards agent based grid resource management, in Cluster Computing and the Grid, 2005. CCGrid 2005. IEEE International Symposium on.2005.

Zhichun, X., W.T. Craig, and L. Wing Ning, Data Processing Workflow Automation in Grid Architecture, in Proceedings of the Fifth International Conference on Grid and Cooperative Computing Workshops - Volume 00 %@ 0-7695-2695-0. 2006, IEEE Computer Society. p. 189-195.

Fran Berman, G.F., Tony Hey, The Grid: past, present, future. Grid Computing– Making the Global Infrastructure a Reality., 2003.

Conectividad, A.d., RED NACIONAL ACADÉMICA DE TECNOLOGÍA AVANZADA,COLOMBIA.

Frédéric Magoulès, T.-M.-H.N., Lei Yu, Grid Resource Management - Toward Virtual and Services Compliant Grid Computing. Taylor & Francis Group, LLC, 2009.

Jacob, B., et al., Introduction to Grid Computing. 2005(IBM International Technical Support Organization).

ESRI-chile. LANDSAT 7 ETM+. [cited 2008 http://www.esri-chile.com/biblioteca/landsat7etm.pdf].

Fernández, I.A., El satelite Landsat- analisis visual de imagnes obtenidas del sensor ETM+ 2001.

SRGIS, J.M.L.-. Guía básica sobre Imágenes Satelitales y sus productos. 2006.

Universidad de Jaen, d.d.I.c., Geodésiza y Fotogrametría, prácticas de teledetección.

Consortium, O.G., Web Image Classification Service (WICS) Implementation Specification. 2005.

Visual_Information_Solutions_ITT, Tutotial: Classification Methods.

Wolfram, S., Cellular Automata and Complexity: Collected Papers.

Bas Straatman, A.H., Conrad Power, Guy Engelen, Roger White3, The Use of Cellular Automata for Spatial Modelling and Decision Support in Coastal Zones and Estuaria. Project group “Estuaria en Kusten”, 2001.

Ling, C., et al., A Novel Ant Clustering Algorithm Based on Cellular Automata, in IAT ‘04: Proceedings of the Intelligent Agent Technology, IEEE/WIC/ACM International Conference on (IAT’04). 2004, IEEE Computer Society: Washington, DC, USA %L 1157678. p. 148-154.

Palash, S., A brief history of cellular automata. 2000, ACM Press. p. 80-107.

Martínez, G.J., Introducción a la simulación de procesos con autómata celular.Departamento de Posgrado, Escuela Superior de Cómputo Instituto Politécnico Nacional, 2006.

Sotomayor, B., Globus Toolkit 4 - programming Java Services. ELSEVIER 2006.

Monroy, J.A.G., Globus Toolkit. E.T.S.I.Telecomunicación- Departamento Ingeniería Sistemas Telemáticos.

Bart, J., et al., Enabling Applications for Grid Computing with Globus. 2003: IBM Redbooks.

Cómo citar
Amézquita Becerra, G., & Pérez Castillo, J. N. (2009). Servicio Grid para la clasificación no supervisada de imágenes satelitales utilizando autómatas celulares. Ciencia E Ingeniería Neogranadina, 19(2), 59–76. https://doi.org/10.18359/rcin.290
Publicado
2009-12-01
Sección
Artículos

Métricas

QR Code

Algunos artículos similares: