Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/20.500.14076/22522
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dc.contributor.advisorLoro Ramírez, Héctor Raúl-
dc.contributor.authorCastillo Ccorahua, Dante-
dc.creatorCastillo Ccorahua, Dante-
dc.date.accessioned2022-08-24T19:48:39Z-
dc.date.available2022-08-24T19:48:39Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14076/22522-
dc.description.abstractEl uso de imágenes hiperespectrales es una importante herramienta tecnológica actual, la cual se aplica también al estudio de suelos y permite entre otras cosas la elaboración de mapas litológicos y una biblioteca espectral. En esta investigación, se trabajó con 7 muestras de suelos de 2 regiones del Perú (Cusco - Región kastanosólica y Madre de Dios – Región acrisólica) con el fin de identificar y analizar su firma espectral. En el procesamiento de las imágenes hiperespectrales obtenidas se usó la técnica del algoritmo PPI (Pixel Purity Index) usando el software ENVI. En esta técnica se aborda el problema de la identificación de pixeles puros (pixeles con distintas firmas espectrales) y busca distinguir los distintos elementos (suelos) que conforman una imagen hiperespectral. A este proceso se le denomina extracción de Endmembers (miembros finales). Paralelamente a esta técnica se hace un análisis de componentes principales (PCA) con el fin de contrastar resultados. Los resultados muestran que es posible identificar y construir una librería de firmas espectrales de distintos suelos en base a la región de procedencia usando la cámara hiperespectral.es
dc.description.abstractThe use of hyperspectral images is an important current technological tool, which is also applied to the study of soils and allows, among other things, the elaboration of lithological maps and a spectral library. In this research, we worked with 7 soil samples from 2 regions of Peru (Cusco - Kastanosolic Region and Madre de Dios - Acrisolic Region) in order to identify and analyze their spectral signature. In the processing of the obtained hyperspectral images, the PPI algorithm (Pixel Purity Index) was used using the ENVI software. This technique addresses the problem of the identification of pure pixels (pixels with different spectral signatures) and seeks to distinguish the different elements (soils) that make up a hyperspectral image. This process is called extraction of Endmembers (final members). Parallel to this technique a principal component analysis (PCA) is made in order to contrast results. The results show that it is possible to identify and build a library of spectral signatures of different soils based on the region of origin using the hyperspectral camera.en
dc.description.uriTesises
dc.formatapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es
dc.sourceUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.sourceRepositorio Institucional - UNIes
dc.subjectImágenes hiperespectraleses
dc.subjectFirmas espectraleses
dc.subjectPPIes
dc.subjectMNFes
dc.subjectPCAes
dc.titleAnálisis e identificación de suelos a partir de imágenes hiperespectrales usando PPI, MNF y PCAes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises
thesis.degree.nameMaestro en Ciencias en Físicaes
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ciencias. Unidad de Posgradoes
thesis.degree.levelMaestríaes
thesis.degree.disciplineMaestría en Ciencias en Físicaes
thesis.degree.programMaestríaes
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-5965-6771es
renati.author.dni46540889-
renati.advisor.dni08599217-
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#maestroes
renati.discipline533017-
renati.jurorOchoa Jiménez, Rosendo-
renati.jurorTalledo Coronado, Arturo Fernando-
renati.jurorSalinas Flores, Ener Orlando-
renati.jurorEyzaguirre Gorvenia, Carmen Rosa-
renati.jurorOncebay Segura, Charlie Oscar-
dc.publisher.countryPEes
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.03.01es
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