Obtener información geoespacial rigurosa
La abundancia de datos geográficos utilizados en aplicaciones comerciales, industriales y cotidianas ha incrementado la preocupación por su exactitud. Además, es difícil combinar estos datos con los datos de los Sistemas de Información Geográfica (GIS) dado el carácter cuantitativo de estos sistemas. En este contexto, el proyecto REVIGIS se dedicó a estudiar nuevas teorías y herramientas para aumentar la precisión de la información geográfica incierta. Con ayuda de la lógica fuzzy, en el estudio del proyecto se utilizó la fusión de diferentes técnicas formales para manejar la incertidumbre de los datos espaciales. Uno de los resultados más importantes del proyecto fue un estudio de las distintas propuestas de segmentación, incluida la textura multivariada y de nivel gris para identificar objetos fuzzy. La cuantificación de la incertidumbre del objeto permite identificar las zonas de transición de los objetos que no tienen fronteras claras. Mediante la textura de modelado del operador de modelo binario local (LBP), se especifican regiones de textura homogénea en una imagen. Para ofrecer descripciones de la textura del color, los investigadores trataron de transformar el operador LBP univariado habitual en una versión multivariada mediante dos casos prácticos. El primer caso consistía en una imagen con cinco regiones de textura y dos operadores LBP que ofreció buenos resultados de segmentación. El segundo consistió en la segmentación de objetos relacionados con la ocupación del suelo y el relieve de la costa, utilizando para ello datos geográficos especiales. Estos datos son la detección y clasificación de la luz (LIDAR, por sus siglas en ingles), los modelos de elevación digital (DEM) y las imágenes del captador de imágenes compacto aéreo espectrográfico (CASI) de una costa británica. En comparación con el operador LBP univariado, el LBP multivariado permite segmentar mejor la zona en objetos. Se usa como extensión de los clasificadores de textura habituales, y ofrece información importante acerca de la incertidumbre en las zonas de transición. El algoritmo ya se ha incluido en un prototipo de software denominado Parbat al que se puede acceder desde: http://parbat.lucieer.net(se abrirá en una nueva ventana).
