Evaluación de algoritmos para la fusión de imágenes multiespectrales y pancromáticas

Abstract

Los satélites de observación terrestre proveen imágenes multiespectrales las cuales se caracterizan por tener buena calidad espectral pero baja calidad espacial, asimismo proveen imágenes pancromáticas que se caracterizan por tener buena calidad espacial pero baja calidad espectral. Por ello es importante llevar a cabo la fusión de ambas imágenes para obtener una sola imagen que contenga información complementaria que puede ser utilizada en diferentes sistemas de actividad humana como puede ser en estudios de recursos terrestres, geología de la superficie, gestión de agua, de bosque, desarrollo urbano, agricultura, entre otros. (Shashidhar, 2016). En la presente investigación se ha llevado a cabo la fusión de imágenes multiespectrales y pancromáticas a través de tres algoritmos diferentes como son: EIHS, Brovey y Averaging. Asimismo, se ha realizado la evaluación de los mismos a través de los índices cuantitativos: ERGAS espectral y ERGAS espacial, los cuales permite medir la calidad de las imágenes fusionadas. En función a los resultados obtenidos en la presente investigación, la mejor calidad espectral se logró obtener con el algoritmo Averaging, seguido por el algoritmo Brovey y en tercer lugar el algoritmo EIHS. Por otro lado, la mejor calidad espacial se logró obtener con el algoritmo EIHS, seguido por el algoritmo Brovey y en tercer lugar el algoritmo Averaging. Además, se ha calculado un promedio entre ambas calidades y en base a ello, la mejor calidad de fusión se logró con el algoritmo Averaging, seguido por el algoritmo Brovey y en tercer lugar el algoritmo EIHS.