Herramientas matemáticas para el estudio de humedales utilizando imágenes satelitales
Rafael Grimson
Escuela de Ciencia y Tecnología, Universidad de San Martín

Los humedales son un tipo particular de ecosistemas que se caracterizan por permanecer con su suelo saturado o cubierto por una capa de agua durante considerables períodos de tiempo. Hoy en día se reconoce la importancia de los humedales en la provisión de numerosos bienes y servicios a la sociedad, tales como la amortiguación de inundaciones, la regulación del clima, la depuración del agua, y la generación y el mantenimiento de la biodiversidad. Es esta charla expondré algunos de los algoritmos que usamos en el Laboratorio de Ecología, Teledetección y Ecoinformática (LETyE, 3iA, UNSAM) para el procesamiento de imágenes SAR (radares de apertura sintética, típicamente a bordo de satélites) para realizar clasificaciones de tipos de coberturas de vegetación en diferentes humedales de la cuenca del plata. Luego de una breve introduccion sobre los humedales y las imagenes SAR, hablaré sobre el algoritmo non-local means para el filtrado del ruido en estas imagenes, de método mean-shift aplicado a la segmentacion de las mismas en regiones uniformes y de diferentes estrategias para la clasificacion de estos segmentos