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Estimadores Robustos y Clasificacion en Imagenes Multiespectrales
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Trabajo de Tesis presentado en cumplimiento parcial de los requisitos para optar al grado de Doctor en Ciencias Matemáticas en la Facultad de Ciencias Físico-Matemáticas y Naturales de la Universidad Nacional de San Luis. Al momento de realizar una clasificación en imágenes óptico-electrónicas multiespectrales varios problemas se deben tener en cuenta, entre ellos la estimación de parámetros poblacionales, como así también la técnica que se elegirá para proceder con la misma. Esta tesis consiste en comparar las técnicas de clasificación tradicional utilizando estimadores robustos y de máxima verosimilitud en muestras contaminadas, situación usual , como así también en muestras dependientes. Concluyendo que a pesar de mejorar las estimaciones tradicionales con las robustas en las muestras dependientes la clasificación no mejoraba, por ello se debe implementar la información contextual de los vecinos teniendo en cuenta estimadores que también incorporen esta información.
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