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Artículo

Identification of shadows in the Atlantic Forest for preservation monitoring

Bernhardt, ChristianIcon ; Kolodziej, Javier ErnestoIcon ; Rosenberger, Mario RobertoIcon ; Moya, Sergio E.
Fecha de publicación: 06/2023
Editorial: Elsevier
Revista: Remote Sensing Applications: Society and Environment
ISSN: 2352-9385
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones

Resumen

The presence of shadows in aerial images of forest areas can be useful for several tasks, such asdetection of emergent layer specimens, determination of bamboo proliferation or evaluation ofother forest structural parameters. Invariant features in images have special value since theprocess of capture of images involves considerable levels of variation. The aim of the presentstudy was to evaluate an algorithm based on an illumination invariant shadow ratio to segmentRGB aerial images of the Atlantic Forest in shadowed and non-shadowed areas. Some parametersof the algorithm were tuned with satisfactory results regarding the success rate comparing withmanual selection, and thus allowed obtaining a procedure to achieve an automatic process. Onthe other hand, the processing time was reasonably short, making this methodology a suitable optionfor rainforest conservation monitoring.
Palabras clave: Aerial image , Illumination invariant shadow ratio , Image processing , Remote sensing
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info:eu-repo/semantics/restrictedAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/255598
URL: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S2352938523001052
DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.rsase.2023.101023
Colecciones
Articulos(IMAM)
Articulos de INST.DE MATERIALES DE MISIONES
Citación
Bernhardt, Christian; Kolodziej, Javier Ernesto; Rosenberger, Mario Roberto; Moya, Sergio E.; Identification of shadows in the Atlantic Forest for preservation monitoring; Elsevier; Remote Sensing Applications: Society and Environment; 32; 6-2023; 1-11
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