Componentes Principales Clasicas y Robustas en la Determinacion de la Contaminacion de Datos de Teledeteccion

LUCINI, MARÍA MAGDALENA; FRERY, ALEJANDRO CESAR

Simposio; IV Simposio de Estadistica Espacial y Modelado de Imagenes; 2011

El tratamiento estadıstico de datos de teledeteccion puede volverse inmanejablesi no se reducen el volumen de datos y la redundancia de las variables involucradas.Las imagenes hiperespectrales provistas por el sensor Aviris (AirborneVisible/Infrared Imaging Spectrometer ), por ejemplo, proveen informacion en 224bandas del espectro.Es comun tambien econtrar valores muy distintos a los de susentornos, que pueden aparecer por errores en la transmision, por objetos extra˜nosen el terreno, etc. [10]. La presencia de estos valores atıpicos afecta seriamente losresultados de la mayorıa de los metodos estadısticos multivariados comunmenteusados para reducir la dimensionalidad de los datos, en particular del Analisis deComponentes Principales (ACP) [1, 2, 7], ya que estas observaciones pueden tenerun gran efecto en las direcciones de las primeras componentes. Si bien se hanpropuesto varias tecnicas y metodos robustos en esta problematica, su utilizacionen el procesamiento de imagenes no esta muy difundida.En este trabajo utilizamos la version clasica y una propuesta robusta de ACPque mostro ser eficiente en el tratamiento de datos hiperespectrales para determinarel porcentaje de valores atıpicos en la muestra.