Método de segmentación basado en la estructura fractal del mapa de singularidades. Aplicación a imágenes de uso agrícola

Zusammenfassung

Esta tesis se centra en el estudio de dos procesos complejos con origen en la Naturaleza, a saber, el fenómeno de la sequía y la estructura interna del suelo. Este estudio se realiza mediante imágenes digitales de los mismos: los mapas de índices de vegetación satelitales y las tomografías axiales computarizadas (TAC) de suelos, respectivamente. El análisis de imágenes digitales constituye un campo de investigación en continuo crecimiento. Una de las herramientas más utilizadas en el análisis de imágenes es la segmentación, es decir, la identificación de regiones de interés que comparten ciertas propiedades morfológicas, estadísticas, etc. Las técnicas de segmentación ya han sido aplicadas a ambos tipos de imágenes con distintos propósitos. En los mapas de índices de vegetación normalmente se requiere realizar una zonificación del área de estudio con el propósito de encontrar regiones que compartan propiedades estadísticas. La delimitación de estas regiones, también denominadas zonas homogéneas, es muy útil para una mejor cuantificación de los daños por sequía en el contexto de los seguros agrarios indexados. Este tipo de seguros establece indemnizaciones a los agricultores cuando se producen episodios de sequía en sus cultivos (normalmente pastos). Estos daños son cuantificados mediante un índice de vegetación. En el caso de las TAC de suelos se ha aplicado mayoritariamente la binarización por métodos de umbralización tanto global como local con el objetivo de delimitar del espacio de poros. El conocimiento del espacio de poros de un tipo de suelo resulta de mucha utilidad para el estudio de sus propiedades físicas, químicas y microbiológicas. La autosimilitud fractal o multifractal es una propiedad que comparten muchas imágenes digitales de procesos con origen en la Naturaleza, y no es una excepción para el tipo de imágenes que se están analizando en esta tesis a pesar de las escalas tan diferentes que representan ambos tipos de imágenes (cientos de metros para los mapas satelitales y micras para suelos). Numerosos estudios han demostrado que los mapas de índices de vegetación y las imágenes digitales de suelos tienen propiedades multifractales en un rango de escalas determinado. Trabajos precedentes descritos en Cheng et al. (1994) han utilizado las propiedades fractales que aparecen en la distribución espacial de la concentración de un elemento químico para la detección de yacimientos minerales. En estos trabajos se han utilizado las propiedades fractales de un mapa de concentraciones para realizar una binarización, donde la región de interés la constituía el yacimiento mineral, es decir, una anomalía en la concentración del elemento químico. La adaptación de esta metodología nos ha permitido introducir un método alternativo a la zonificación de regiones estadísticamente homogéneas en los mapas de índices de vegetación, al que hemos denominado método “Singularidad-Concentración-Área” (S-CA) (Martín-Sotoca et al., 2017c). En el caso de las imágenes de suelos hemos podido aplicar el mismo método S-CA para la delimitación del espacio de poros (Martín-Sotoca et al., 2017a). En la versión tridimensional hemos denominado al nuevo método como “Singularidad-Concentración-Volumen” (S-CV) (Martín-Sotoca et al., 2016). Ambos métodos, S-CA y S-CV, se fundamentan en el hallazgo de tramos lineales en los gráficos log-log de las distribuciones acumuladas de la variable espacial “exponente de singularidad”, poniendo de manifiesto las propiedades autosimilares de la misma. Estos tramos lineales nos han permitido establecer umbrales de segmentación en ambos tipos de imágenes, tal como sucedía en los mapas de concentración en el trabajo de Cheng et al. (1994). Para la evaluación de los métodos S-CA y S-CV en la delimitación del espacio de poros en TAC se ha realizado la comparación con los siguientes métodos tradicionales de binarización: Otsu, Iterativo y Máxima Entropía. Para ello se ha utilizado una imagen sintética de suelo con un espacio de poros previamente definido. Esta imagen sintética ha sido obtenida mediante un nuevo método al que hemos denominado como método de los Multifractales Truncados (MT). Este método replica de forma satisfactoria las características de las TAC de suelos, a saber, histogramas unimodales y distribuciones espaciales autosimilares (Martín-Sotoca et al., 2016; 2017a). Los métodos S-CA y S-CV han demostrado ser más eficaces en la delimitación de los poros de tamaño mediano y grande obteniendo porosidades y distribuciones de tamaños de poros más cercanas a las reales. El principal inconveniente de los métodos S-CA y S-CV es la introducción de pequeños poros de forma incorrecta debido a la amplificación que hacen estos métodos de las anomalías de intensidad en la TAC. Es por ello que también se presenta en esta tesis una mejora del método S-CA al que denominamos “S-CA Combinado” (Martín-Sotoca et al., 2017b). La combinación del método S-CA con un método de umbralización global (el método de Máxima Entropía) permite mejorar los parámetros de porosidad y clasificación errónea de poros, al eliminar la mayoría de los poros pequeños incorrectamente detectados por el método original.