Hasta donde yo sé, la extracción de características será un área importante para la investigación, especialmente en la teledetección con imágenes de alta resolución.
Como ya tenemos muchos algoritmos para esta técnica, aún necesitamos mejorarlos para obtener resultados más útiles. Por ejemplo, para estimar la expansión de la cubierta vegetal en LULC, las técnicas de extracción de características ya están disponibles, pero no adquieren importancia, ya que lo mismo se puede estimar con la clasificación supervisada o no supervisada de una imagen de resolución media (sin costo) con precisión aceptable Entonces, piense, ¿cuál es el propósito de usar la técnica de extracción de características en imágenes de alta resolución que es de alto costo cuando se puede lograr lo mismo usando una clasificación LULC de imágenes de resolución media que es principalmente gratuita? Entonces, ¿qué más podemos esperar de una extracción de características de una imagen de recursos humanos? ¿Imagina tener un algoritmo capaz de contar la cantidad de árboles en una región determinada? ¿Qué sucede si tenemos un algoritmo para contar el número de casas o unidades de vivienda en un área? Estas son las áreas de impulso futuras para la investigación sobre la extracción de características. Puedes decir que ya había algoritmos disponibles para todas estas cosas. Pero, de hecho, no tienen mucho éxito y no son satisfactorios en rendimiento y precisión. Además, casi todos esos algoritmos son más específicos del área geográfica y cuando se prueban con una ubicación diferente y estaciones diferentes, los resultados no están a la altura. Por lo tanto, también es necesario desarrollar algoritmos localizados y específicos de la región. Estos algoritmos se normalizarán y luego se acordarán como adecuados para la región y la estación correspondientes.
Esto es solo un ejemplo.
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