En esta sección puedes descargar un conjunto de funciones en código fuente de MATLAB sobre diversos temas, incluyendo procesamiento de imágenes y nubes de puntos. Los programas se ponen a disposición tal y como están, sin garantía de que se encuentren libre de errores. Continuamos trabajando para ampliar la lista de funciones y corregir errores. Para descargar todo da click aquí o selecciona sólo el toolbox que requieras:
ANN.RAR – Artificial Neural Networks
Colección de funciones para procesamiento con redes neuronales. Se enfoca en la representación de polígonos y funciones booleanas, así como clasificación de imágenes.
Publicaciones relacionadas:
[1] Representing geographical objects with scale-induced indeterminate boundaries: A neural network-based data model. J.L. Silván-Cárdenas, L. Wang, F. B. Zhan. International Journal of Geographical Information Science 23 (3): 295-318, 2008.
[2] Neural Network Classification of Mangrove Species from Multi-seasonal Ikonos Imagery. Wang, L., J. Silván-Cárdenas, and W. Sousa. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 74 (7):921-927, 2008.
[3] Multiscale Modeling of Fuzzy Spatial Objects by Means of Neural Networks. J.L. Silván-Cárdenas. Geoinformatics 2006: Geospatial Information Science Conference, Proc. SPIE 6420, 64201J (2006); doi:10.1117/12.713000, Wuhan, China, Oct. 28-29, 2006.
[4] Neural representation of polygon layers. J.L. Silván-Cárdenas. Proc. UCGIS Summer Assembly, Jackson Hole, Wyoming, Jun 28-Jul 1, 2005. Acceso en línea: http://www.ucgis.org/summer2005/studentpapers/silvan05.pdf
[5] Optimal design of neural networks for land-cover classification from multispectral imagery. J.L. Silván-Cárdenas. Image and Signal Processing for Remote Sensing IX (L. Bruzzone, Ed.), Proc. SPIE 5238:420-431, Barcelona, Spain, 2004.
DHT.RAR – Discrete Hermite Transform Toolbox
Es una colección de funciones que implementan la transformada de Hermite discreta y algunas variantes, multiescalar, multidireccional.
Publicaciones relacionadas:
[1] Local geometric deformations in the DHT domain with applications. José L. Silván-Cárdenas and Adán Salazar-Garibay. IEEE Transactions on Image Processing 28(4):1980-1992, 2019.
[2] The multiscale Hermite transform for local orientation analysis. J.L. Silván-Cárdenas, B. Escalante. IEEE Transaction on Image Processing 15(5):1236-1236, 2006.
[3] Compresión de Imágenes mediante Modelos Gausianos de Percepción Visual (2012). José Luis Silván Cárdenas, Editorial Académica Española: Saarbrücken, Alemania. ISBN: 978-3-8454-9582-8.
GEOSTATISTICS.RAR – Geostatistics Toolbox
Colección de funciones que implementan la interpolación Kriging y sus variantes.
Publicaciones relacionadas:
[1] Modeling the spatial distribution of above-ground carbon in Mexican coniferous forests using remote sensing and a geostatistical approach. JM Galeana-Pizaña, A López-Caloca, P López-Quiroz, JL Silván-Cárdenas* & S Couturier. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 30:179-189, 2014.
[2] Análisis espacial, hacia una utilización mejorada de la información medida en campo y por satélites para apoyar la toma de decisiones en materia hídrica y ambiental. Felipe Omar Tapia Silva*, José Luis Silván Cárdenas y Edgar Rosales Arriaga. Ciencia y Tegnología del Agua 4(1) ISSN 0187-8336, pp149-166, 2013.
[3] Performance of geostatistical interpolation methods for modeling sampled data with non-stationary mean. D. Rojas-Avellaneda, J.L. Silván-Cárdenas. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 20 (6):455-467, 2006.
IMPROC.RAR – Image Processing Toolbox
Colección de funciones para procesamiento de imágenes.
Publicaciones relacionadas:
[1] Modelling canopy radiation budget through multiple scattering approximation: A case study of coniferous forest in Mexico City Valley. JL Silvan-Cárdenas* & N Corona-Romero; In Proc. of SPIE (Christopher M. U. Neale, Antonino Maltese Eds Remote Sensing for Agriculture, Ecosystems, and Hydrology XVII) Vol. 9637-53, Toulouse FR Sep 2015. DOI: 10.1117/12.2194191.
[2] Radiation budget of vegetation canopies with reflective surface: A generalization using the Markovian approach. J.L. Silván-Cárdenas*, N. Corona-Romero, Remote Sensing of Environment 189: 118–131, 2017.
[3] On quantifying post-classification subpixel landcover changes. JL Silván-Cárdenas* & L. Wang. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 98: 94-105, 2014.
[4] Remote Identification of Housing Buildings with High-Resolution Remote Sensing (2014). JL Silván-Cárdenas*, JA Almazán-González, SA Couturier; Pattern Recognition (JF Martínez-Trinidad et al. Eds.), LNCS 8495: 380–390, 2014. DOI: 10.1007/978-3-319-07491-7_39
[5] Invasive Saltcedar (Tamarisk spp.) Distribution mapping using Multi-resolution Remote Sensing Imagery. L. Wang*, J.L. Silván-Cárdenas, Jun Yang, Amy E. Frazier. The Professional Geographer 65(1):1-15, 2013. DOI:10.1080/00330124.2012.679440
[6] Fully constrained linear spectral unmixing: Analytic solution using fuzzy sets. J.L. Silván-Cárdenas*, L. Wang. IEEE Transactions on Geosciences and Remote Sensing 48(11): 3992-4002, 2010.
[7] Retrieval of subpixel Tamarix canopy cover from Landsat data along the Forgotten River using linear and nonlinear mixture models. J.L. Silván-Cárdenas, L. Wang*. Remote Sensing of Environment 114:1777-1790, 2010.
[8] Sub-pixel confusion–uncertainty matrix for assessing soft classifications. J.L. Silván-Cárdenas, L. Wang. Remote Sensing of Environment 112 (3):1081-1095, 2008.
PCPROC.RAR – Point Cloud Processing Toolbox
Colección de funciones para el procesamiento de nubes de puntos. Incluye PAREIDOLIA, una interfaz de usuario para procesamiento y visualización de nubes de puntos.
Publicaciones relacionadas:
[1] Structured Pointcloud Segmentation for Individual Mangrove Tree Modeling (2020). Silván-Cárdenas, José L., José A. Gallardo-Cruz, and Laura M. Hernández-Huerta. En Mexican Conference on Pattern Recognition (pp. 172-182). Springer, Cham.
[2] A multiscale approach for ground filtering from LiDAR altimetry measurements (2014). J.L. Silvan & L. Wang. En Qihao Weng Ed. Scale Issues in Remote Sensing, ISBN: 978-1-118-30504-1, John Wiley & Sons. Ch.14. 18p.
[3] A segmentation method for tree crown detection and modeling from LiDAR measurements. J.L. Silván-Cárdenas*. Pattern Recognition (JA Carrasco-Ochoa, JF Martínez-Trinidad, JA Olvera-López & KL Boyer Eds.), LNCS 7329:65-74, 2012.
[4] Extraction of buildings footprint from LiDAR altimetry data with the Hermite Transform. J.L. Silván-Cárdenas* y Le Wang, Pattern Recognition (JF Martínez-Trinidad, JA Carrasco-Ochoa CB Brants & ER Hancock Eds.), LNCS 6718:314-32, 2011.
[5] A multi-directional ground filtering algorithm for airborne LIDAR. X. Meng, L. Wang, J.L. Silván-Cárdenas, N. Currit. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 64:117-124, 2009.
[6] A multi-resolution approach for filtering LiDAR altimetry data. J.L. Silván-Cárdenas, L. Wang. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 61 (1):11-22, 2006.
[7] Advanced modeling of visual information processing: A multi-resolution directional-oriented image transform based on Gaussian derivatives. B. Escalante-Ramírez, J.L. Silván-Cárdenas. Signal Processing: Image Communication 20 (9-10):801-812, 2005.
[8] Multiscale-based filtering of LiDAR Altimetry Data. J.L. Silván-Cárdenas, L. Wang. Proc. Measuring the Earth II. MAPPS-ASPRS 2006 specialty conference, San Antonio, Texas, Nov. 6-10, 2006. Accesso en línea: http://www.asprs.org/publications/proceedings/fall2006/0045.pdf
IOFUN.RAR – Colección de funciones que permiten importar/exportar diversos formatos de datos.
GRAPHICS.RAR – Colección de funciones de graficación
GUI.RAR – Colección de interfaces gráficas de usuario genéricas
MAPI.RAR – Colección de funciones auxiliares para manejo de mapas
STATISTICS.RAR – Colección de funciones estadísticas
MISC.RAR – Funciones misceláneas y de terceros
DATA.RAR – Conjunto de datos de referencia requeridos en algunos ejemplos
Si encuentras útil alguna de estas herramientas nos encantaría conocer tu trabajo. Puedes contactarnos al correo jsilvan@centrogeo.edu.mx.