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Fusión de imágenes satelitales

Usando la transformadora de wavelet

Rubén Javier Medina Daza

Universidad Distrital Francisco José de Caldas ·Colombia

Licencia de minería de texto y datos

Declarado por la editorial el 30 julio 2026 a las 21:27:37 UTC

Uso no permitido para minería de datos y textos

El titular de derechos se reserva expresamente sus derechos de reproducción, extracción y reutilización para fines de minería de textos y datos (TDM) y de entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, de conformidad con el Art. 4(3) de la Directiva (UE) 2019/790, el Art. 53(1)(c) del Reglamento (UE) 2024/1689 (AI Act), el Art. 13 del Acuerdo ADPIC/TRIPS de la OMC, la Decisión Andina 351 de 1993 y las leyes nacionales aplicables en los territorios de residencia del titular, de realización de la reproducción y/o comercialización del Large Language Model u otro tipo de IA resultante.

Esta reserva cubre toda reproducción digital de la obra con independencia del soporte de la copia de origen (impreso o digital) y es efectiva desde la fecha certificada de esta declaración.

En América Latina, donde no existe excepción legal para el entrenamiento de IA, esta declaración constituye evidencia pública de que el titular no ha otorgado autorización. En la Unión Europea, activa la reserva máquina-legible exigida por el Art. 4(3) CDSM y el Art. 53(1)(c) AI Act. En Estados Unidos, señaliza la existencia de un mercado de licencias TDM a efectos del factor 4 del análisis de fair use.

Cualquier uso de la obra para los fines aquí reservados requiere autorización previa y expresa del titular de derechos.

Sello de integridad

Declaración sellada
Sellado de tiempo (RFC 3161) TSA · 30 jul. 2026, 21:27:37 UTC
ISCC (ISO 24138) ISCC:AAAT2S73GCKRCMCW
Titular Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Sobre esta obra

La fusión de imágenes es una respuesta a la frecuente necesidad de tener en una sola imagen datos de alta resolución espectral y espacial a partir de imágenes multiespectrales y pancromáticas de diferente resolución especial y diferentes sensores remotos. La fusión permite obtener información detallada sobre el medio ambiente urbano y rural, útil para una aplicación específica en estudio. En los últimos años se ha empezado a experimental un procedimiento que usa la transformada de wavelet en dos dimensiones. Diversos autores han reportado que dicha aproximación conserva la riqueza espectral de las imágenes originales. En esta presentación se plantea conceptos básicos de fusión de imágenes, los fundamentos matemáticos de la descomposición de wavelet HAAR, los conceptos básicos de las técnicas emergentes de fusión, basada en wavelet y finalmente, se exponen los elementos metodológicos y las herramientas que se utilizaron para verificar experimentalmente las ventajas de la aproximación wavelet de fusión de imágenes. En los últimos años se ha empezado a experimental un procedimiento que usa la transformada de wavelet en dos dimensiones. Diversos autores han reportado que dicha aproximación conserva la riqueza espectral de las imágenes originales. En esta presentación se plantea conceptos básicos de fusión de imágenes, los fundamentos matemáticos de la descomposición de wavelet HAAR, los conceptos básicos de las técnicas emergentes de fusión, basada en wavelet y finalmente, se exponen los elementos metodológicos y las herramientas que se utilizaron para verificar experimentalmente las ventajas de la aproximación wavelet de fusión de imágenes. En esta presentación se plantea conceptos básicos de fusión de imágenes, los fundamentos matemáticos de la descomposición de wavelet HAAR, los conceptos básicos de las técnicas emergentes de fusión, basada en wavelet y finalmente, se exponen los elementos metodológicos y las herramientas que se utilizaron para verificar experimentalmente las ventajas de la aproximación wavelet de fusión de imágenes.

Editorial

Universidad Distrital Francisco José de Caldas · Colombia