Source: http://ciefap.diamo.com.ar/glosario/
Timestamp: 2017-03-23 21:57:26+00:00

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La Dirección de Bosques de la Secretaría de Ambiente y Desarrollo Sustentable de la Nación (SAyDS) implementó en el año 2012 la Red Nacional de Nodos Regionales en todo el país. El Nodo Regional Bosque Andino Patagónico es uno de los cinco Nodos de dicha Red y fue constituido mediante un convenio entre la SAyDS y el CIEFAP.
Evolución de GEOBIA
RGB(Infrarojo cercano, rojo, verde)
Mutiespectral.
2,4 metros.
Análisis de Imágenes Basado en Objetos.
Análisis de imágenes basado en objetos (AIBO) para reconocer caminos rurales. Los caminos son entidades físicas con mayor abstracción que, por ejemplo, el bosque, ya que se caracterizan más por su funcionalidad que por su tipo de cobertura del suelo. Para el análisis nos basamos, conceptualmente, en reconocer objetos alargados sin vegetación, agruparlos y verificar su continuidad a través de la escena. Definir AIBO no es sencillo porque tiene límites difusos que se solapan con otros términos, como Visión Artificial e Imágenes Biomédica. En este Link Textlink hay una interesante discusión sobre este tópico, de la que puede concluirse que se suelen tener en cuenta dos dimensiones para definir estos términos: tecnología y ámbito de especialidad. Recientemente, Blaschke et al. (2014) actualizaron esta discusión argumentando a favor de restringir el ámbito de especialidad del AIBO a las Ciencias de la Información Geográfica, a raíz de ello es que propusieron las siglas en inglés GEOBIA (muy difíciles de traducir al castellano de manera elegante). Desde nuestro punto de vista, la distinción es necesaria porque los geobjetos tienen una posición relativamente fija en el tiempo-espacio (a escala humana), lo que permite integrar fuentes de información de un modo atípico para otros ámbitos de especialidad. Por otro lado, un activo grupo de investigación en esta subdisciplina utiliza las siglas AIOO porque prefiere “orientado” en vez de “basado”.
Disciplinas científico-tecnológicas afines aproximadamente distribuidas en el espacio definido por las dos variables que consideramos más importantes para su diferenciación. Ciclos de segmentación y clasificación para generar los objetos de interés a partir de objetos primarios (adaptado de Baatz et al., 2008). Utilizar GEOBIA implica un cambio en la manera de abordar la teledetección. La interpretación visual de datos de teledetección, por las característica del sistema visual humano, siempre incluye al dominio espacial, en cambio, el análisis numérico-automático fue limitado, en sus inicios, al dominio espectral. El dominio espectral es la componente de los datos directamente asociada con la reflectividad del blanco (la señal), mientras que su geoposición pertenece al dominio espacial (de Jong y van der Meer, 2004). En materia de clasificación, restringirse al dominio espectral funciona cuando las clases requeridas tienen correspondencia unívoca con las clases espectrales. Este es un importante supuesto de los análisis del dominio espectral, tratados en manuales de teledetección de las décadas de 1980, 1990 y 2000. Este modo de abordar el problema es computacionalmente muy efectivo a nivel de píxel, aunque también se ha utilizado para clasificar objetos digitales. Por lo tanto, creemos necesario establecer que utilizar objetos digitales en vez de píxeles implica un cambio técnico que no necesariamente es acompañado por un cambio en el modo de abordar el problema, para ello sería necesario, además del cambio técnico, un cambio teórico (Blaschke et al., 2014).
El desarrollo teórico de la teledetección: ¿cambio de paradigma?Kuhn considera a los paradigmas como “realizaciones científicas universalmente reconocidas que, durante cierto tiempo, proporcionan modelos de problemas y soluciones a una comunidad científica” (Kuhn, 1962), lo cual, fuera de contexto, es poco esclarecedor. Sin embargo, parece ser una noción que actualmente se encuentra en activa discusión (Blaschke et al., 2014), de la que nos parece importante extraer la idea de cambio en los modelos de problemas y soluciones que comparte la comunidad de investigadores. Actualmente, la geomática congrega a varias comunidades científicas que por mucho tiempo han desarrollado sus modelos de problemas y soluciones en forma independiente, pero que ahora, en un contexto de rápido cambio tecnológico, deben afrontar una convergencia. Creemos que el estudio multidisciplinario promueve el integrar diversos modelos de problemas y soluciones, favoreciendo la innovación.
Motores de cambioIdentificamos tres motores que impulsan un cambio en los modelos de problemas y soluciones: 1) la creciente oferta de datos de alta resolución espacial, 2) el desarrollo de las ciencias de la computación y 3) la creciente oferta de información geoespacial. El primero, está relacionado con un nuevo problema ocasionado por el aumento de la variabilidad intraclase; el segundo, se relaciona con una nueva solución aportada por software que facilita la incorporación de métodos de visión artificial; el tercero, con el problema de fusionar información multifuente.
MOTOR 1: LA CRECIENTE OFERTA DE DATOS DE ALTA RESOLUCIÓN ESPACIALEl desarrollo de GEOBIA es en parte impulsado por las dificultades del análisis tradicional basado en píxeles para resolver los denominados casos A-resolución. Estos casos se dan cuando la resolución espacial del sensor es más fina que el tamaño medio de los geobjetos que se desea reconocer, siendo la situación inversa los casos B-resolución (Strahler et al., 1986). En los casos A-resolución, la variabilidad en el dominio espectral intraclase es mayor que la variabilidad interclase, lo que dificulta el análisis tradicional basado en píxeles (Yu et al., 2006).
La subfigura A es un recorte de datos multiespectrales QuickBird (2,4 metros de resolución espacial) en falso color infrarrojo. La imagen representa un árbol solitario, de copa globosa, rodeado de arbustos bajos de altura uniforme, los que a su vez están rodeados por bosque. La subfigura B es la misma imagen, pero con la resolución espacial degradada a 12 metros. Si nuestro interés por la escena está en el árbol solitario, entonces la subfigura A es un caso de A-resolución, mientras que la subfigura B tiende a B-resolución. Como puede verse, la variabilidad espectral intraclase (árbol solitario) es mayor en el caso de A-resolución (subfigura A) en comparación con el caso que tiende a B-resolución (subfigura B). Desde el lanzamiento de Ikonos en 1999, se ha incrementado notablemente la oferta de datos de alta resolución espacial. Este hecho, si bien ha sido un impulso de cambio innegable, no debe confundirse con el caso A-resolución, el cual emerge de la relación entre la resolución espacial de la imagen y el modelo de escena. En resumen, un profesional que antes debía enfrentar casos B-resolución, ahora, con el cambio tecnológico, debe enfrentar casos A-resolución, pero siempre y cuando su modelo de escena no se haga más detallado. El modelo de escena puede entenderse como aquel que permite reconstruir la escena real a partir de la imagen.
MOTOR 2: EL DESARROLLO DE LAS CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓNStrahler et al. (1986), en su clásico paper, distinguieron entre dos tipos de investigadores especialistas en teledetección: 1) los que usaban estadística y teledetección como una herramienta para estudiar la Tierra y 2) los que usaban matemática y física para estudiar el proceso de teledetección desde el punto de vista de la interacción entre energía y materia. Luego de varias décadas, Blaschke et al. (2014) observaron que la principal base teórica de la teledetección fue la aportada por el segundo grupo. Si bien esta afirmación puede prestarse a debate, nosotros creemos que esto fue así porque al análisis tradicional basado en píxeles no requirió de mayor desarrollo teórico, pero también porque el primer grupo consideró a la teledetección como una herramienta, por lo tanto, sus contribuciones a la teledetección fueron fundamentalmente técnicas en vez de teóricas.
MOTOR 3: LA CRECIENTE OFERTA DE INFORMACIÓN GEOESPACIALLa acumulación de información geoespacial junto con el desarrollo de las tecnologías de la información y comunicación contribuyen a que, al momento de realizar un análisis sobre una extensión específica de territorio, se disponga de abundante información previa. La información puede estar disponible en formato raster, vectorial (punto, línea o polígono), nube de puntos y voxel. Al representar la realidad con objetos y no limitarse al dominio espectral, GEOBIA ofrece el marco conceptual y las herramientas necesarias para integrar esta información en un análisis multifuente, con potencial inclusión de la dimensión temporal (Benz et al., 2004).
Baatz, M., Hoffmann, C., Willhauck, G., 2008. Progressing from object-based to object-oriented image analysis, in: Blaschke, T., Lang, S., Hay, G.J. (Eds.), Object-Based Image Analysis: Spatial Concepts for Knowledge-Driven Remote Sensing Applications. Springer, Heidelberg, Berlin, New York, pp. 29–42. Baatz, M., Schäpe, A., 2000. Multiresolution Segmentation: an optimization approach for high quality multi-scale image segmentation, in: Strobl, J., Blaschke, T., Griesebner, G. (Eds.), Angewandte Geographische Informations-Verarbeitung XII. Wichmann Verlag, Karlsruhe, pp. 12–23.

References: resolución 
 RESOLUCIÓN 
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