R versus Python en la selección de umbrales múltiples para imágenes de radares de apertura sintética (SAR)

Las imágenes de radares de apertura sintética (imágenes SAR) han sido consideradas por varios investigadores como la mejor herramienta para monitorear la Tierra. A pesar de las ventajas de este tipo de radares, las imágenes SAR son difíciles de analizar. El objetivo de seleccionar umbra- les pa...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Rey, Andrea Alejandra, Caballero, Gisela Verónica, Ferré, María de los Ángeles Mabel
Formato:	Artículo publisherVersion
Lenguaje:	Español
Publicado:	2021
Materias:	imágenes sar umbrales múltiples segmentación r - python nuclear reactions nuclear reactors tritons reverse protons 48v
Acceso en línea:	http://hdl.handle.net/20.500.12272/5435
Aporte de:	RIA - Repositorio Institucional Abierto (UTN) de Universidad Tecnológica Nacional

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description	Las imágenes de radares de apertura sintética (imágenes SAR) han sido consideradas por varios investigadores como la mejor herramienta para monitorear la Tierra. A pesar de las ventajas de este tipo de radares, las imágenes SAR son difíciles de analizar. El objetivo de seleccionar umbra- les para una imagen es obtener una nueva imagen simplificada, conservando la información de forma y la estructura geométrica. En este trabajo comparamos el desempeño de los lenguajes R y Python para la selección de umbrales múltiples en imágenes SAR reales, en términos de costo computacional y medidas clásicas para el análisis de calidad de imagen.
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R versus Python en la selección de umbrales múltiples para imágenes de radares de apertura sintética (SAR)

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