Minería de datos con conjuntos aproximados para clasificación de imágenes satelitales (Data Mining with Rough Sets for Classification of Satellite Images)

Este artículo trata del estado de arte frente al uso de Rough Set en la clasificación de imágenes satelitales, ésta técnica hace parte de un conjunto de algoritmos que se agrupan dentro de lo que se denomina minería de datos. Hasta ahora Rough set se ha aplicado preferencialmente en el descubrimiento de insolvencias en datos obtenidos de manera experimental durante un lapso de tiempo específico, característica que ha llevado a que se implemente con éxito en empresas que requieren tomar decisiones basadas en los análisis de cifras de producción en periodos de tiempo determinados; de este conjunto de algoritmos de minería de datos, muchos se han implementado en la clasificación de imágenes satelitales buscando determinar o bosquejar elementos presentes en la superficie terrestre de acuerdo a su comportamiento frente a la radianza electromagnética y así distinguir patrones dentro de las imágenes. Palabras Clave: Conjuntos Aproximados, Imágenes Satelitales, indiscernibleThis article is about art state in front of The Rough Set use in the satellite images classification, this technique takes part of a set of techniques and algorithms which are grouped in the data mining. Till now Rough set has been applied preferentially in the discovery of information insolvencies obtained in an experimental way during a specific time, this characteristic has let it to be implemented successfully in companies which need to make decisions based on the production numbers analysis in certain periods of time; many of these data mining algorithms set have been implemented in the classification of the satellite images seeking to determine or to draw the elements on the earth surface according to its behaviour towards the electromagnetic radiance and in this way to distinguish patterns inside these images. Keywords: Rough Set, Satellite Images, indiscernible