dc.contributor.advisor | Flesia, Ana Georgina | |
dc.contributor.author | Perez, Darío Javier | |
dc.date.accessioned | 2016-07-12T16:00:05Z | |
dc.date.available | 2016-07-12T16:00:05Z | |
dc.date.issued | 2015-05 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11086/2816 | |
dc.description.abstract | En este trabajo se presentan algoritmos para la simulación de imágenes SAR a partir de modelos estadísticos con distribuciones Gamma, K y G con su caso particular en la familia de estas distribuciones a la distribución G cero. Tales distribuciones ajustan bastante bien los datos provenientes de áreas homogéneas, heterogéneas y extremadamente heterogéneas, respectivamente.
Se estudian los modelos correlacionados para estas distribuciones y sus repercusiones a la hora de clasificar una imagen que presenta correlación y así evaluar la precisión de tal clasificación.
También se estudian y se simulan a los modelos polarimétricos para datos multiespectrales provenientes de un sensor SAR.
Los algoritmos presentes en este trabajo fueron implementados en el lenguaje R. | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.rights | Atribución-NoComercial 2.5 Argentina | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/ar/ | * |
dc.subject | Probabilidad y estadística | es |
dc.title | Simulación de modelos estadísticos correlacionados para imágenes de radar de apertura sintética | es |
dc.type | bachelorThesis | es |