Detección y reconocimiento de estructuras oceánicas en imágenes AVHRR en el área de las Islas Canarias y NO de África...

...mediante técnicas de computación conexionista.

J. A. Torres y M. Cantón

RESUMEN

En este artículo presentamos algunos resultados obtenidos en interpretación automática de imágenes AVHRR. Dichos resultados se han obtenido a partir de un prototipo de sistema que usa un modelo de conocimiento de tres niveles (nivel de pixel, nivel de estructura y nivel semántico) y distintos tipos de técnicas de computación conexionista. Por un lado, hemos usado modelos de redes neuronales que usan información numérica (a nivel de pixel) para la realización de tareas de enmascaramiento de nubes, y por otro, hemos desarrollado técnicas de computación conexionista que manipulan vectores de entrada con información sobre cualidades de regiones, para realizar tareas de interpretación de imágenes. Los resultados muestran una habilidad del sistema para identificar la presencia de ciertas estructuras oceánicas (afloramiento, giros y estelas) en el NO de África e Islas Canarias. Los modelos de descripción de estructuras y la estructura de los algoritmos de identificación parecen adecuados como elementos constitutivos de un sistema de interpretación automática en imágenes de satélite.
PALABRAS CLAVE: Teledetección, interpretación automática, redes neuronales, computación híbrida, AVHRR.

ABSTRACT

The presented work shown a prototype of an automatic interpretation system of AVHRR satellite images. This system is being build using a three levels knowledge model (pixel level, regían level and domain problem semantic level) and it uses several connectionist computational approaches. For a first time, we have used several artificial neural net models (into the pixellevel) to make basic preprocessing tasks as cloud masking. By other way, we have developed a new connectionist technique that uses input vectors with non numerical features about sea regions. This model is used into the identification phase. The present work shown a partial result on identification tasks of several oceanic structures (wakes, upwelling and eddies) in infrared images of fue NW African coast and Canary Island. These results light a procedure to improve an otean automatic interpretation system on satellite images.

KEY WORDS: Remote Sensing, automatic interpretation, neural nets, hybrid computation, AVHRR.

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