Cambios

              
    

          
          
        
        

            
f
1
{
f
1
{
            
2
  "author": "AC Salgado-Albiter, SI Valdez, J Paredes-Tavares", 
2
  "author": "AC Salgado-Albiter, SI Valdez, J Paredes-Tavares", 
            
3
  "author_email": null, 
3
  "author_email": null, 
            
4
  "creator_user_id": "a3da3ec9-3fd4-47a4-8d04-0a90b09614e0", 
4
  "creator_user_id": "a3da3ec9-3fd4-47a4-8d04-0a90b09614e0", 
            
5
  "extras": [
5
  "extras": [
            
6
    {
6
    {
            
7
      "key": "A\u00f1o", 
7
      "key": "A\u00f1o", 
            
8
      "value": "2022"
8
      "value": "2022"
            
9
    }, 
9
    }, 
            
10
    {
10
    {
            
11
      "key": "DOI", 
11
      "key": "DOI", 
            
12
      "value": "https://doi.org/10.1109/enc56672.2022.9882949"
12
      "value": "https://doi.org/10.1109/enc56672.2022.9882949"
            
13
    }, 
13
    }, 
            
14
    {
14
    {
            
15
      "key": "Google Scholar URL", 
15
      "key": "Google Scholar URL", 
            
16
      "value": 
16
      "value": 
            
17
gesize=100&sortby=pubdate&citation_for_view=ibjfgWwAAAAJ:j3f4tGmQtD8C"
17
gesize=100&sortby=pubdate&citation_for_view=ibjfgWwAAAAJ:j3f4tGmQtD8C"
            
18
    }, 
18
    }, 
            
19
    {
19
    {
            
20
      "key": "Identificador hash", 
20
      "key": "Identificador hash", 
            
21
      "value": "90c6182c5399"
21
      "value": "90c6182c5399"
            
22
    }, 
22
    }, 
            
23
    {
23
    {
            
24
      "key": "Lugar de publicaci\u00f3n", 
24
      "key": "Lugar de publicaci\u00f3n", 
            
25
      "value": "2022 IEEE Mexican International Conference on Computer 
25
      "value": "2022 IEEE Mexican International Conference on Computer 
            
26
Science (ENC), 1-7, 2022"
26
Science (ENC), 1-7, 2022"
            
27
    }, 
27
    }, 
            
28
    {
28
    {
            
29
      "key": "Tipo", 
29
      "key": "Tipo", 
            
30
      "value": "Publicaci\u00f3n"
30
      "value": "Publicaci\u00f3n"
            
31
    }, 
31
    }, 
            
32
    {
32
    {
            
33
      "key": "Tipo de publicaci\u00f3n", 
33
      "key": "Tipo de publicaci\u00f3n", 
            
34
      "value": "Conferencia"
34
      "value": "Conferencia"
            
35
    }, 
35
    }, 
            
36
    {
36
    {
            
37
      "key": "URL directo", 
37
      "key": "URL directo", 
            
38
      "value": 
38
      "value": 
            
39
"https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9882949/"
39
"https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9882949/"
            
40
    }
40
    }
            
41
  ], 
41
  ], 
            
42
  "groups": [
42
  "groups": [
            
43
    {
43
    {
            
44
      "description": "", 
44
      "description": "", 
            
45
      "display_name": "Publicaciones", 
45
      "display_name": "Publicaciones", 
            
46
      "id": "8be672a5-4640-455e-a4f3-46b52b66c07b", 
46
      "id": "8be672a5-4640-455e-a4f3-46b52b66c07b", 
            
47
      "image_display_url": "", 
47
      "image_display_url": "", 
            
48
      "name": "publicaciones", 
48
      "name": "publicaciones", 
            
49
      "title": "Publicaciones"
49
      "title": "Publicaciones"
            
50
    }
50
    }
            
51
  ], 
51
  ], 
            
52
  "id": "7392ee61-a3df-4108-a7ec-7ff33ae092c6", 
52
  "id": "7392ee61-a3df-4108-a7ec-7ff33ae092c6", 
            
53
  "isopen": false, 
53
  "isopen": false, 
            
54
  "license_id": null, 
54
  "license_id": null, 
            
55
  "license_title": null, 
55
  "license_title": null, 
            
56
  "maintainer": null, 
56
  "maintainer": null, 
            
57
  "maintainer_email": null, 
57
  "maintainer_email": null, 
            
58
  "metadata_created": "2025-10-21T09:00:52.985601", 
58
  "metadata_created": "2025-10-21T09:00:52.985601", 
            
n
59
  "metadata_modified": "2025-10-21T09:03:06.608159", 
n
59
  "metadata_modified": "2025-10-21T09:03:07.195022", 
            
60
  "name": "90c6182c5399", 
60
  "name": "90c6182c5399", 
            
61
  "notes": "Landform classification is the basis for understanding and 
61
  "notes": "Landform classification is the basis for understanding and 
            
62
describing the processes and evolution of landscape. This process 
62
describing the processes and evolution of landscape. This process 
            
63
usually requires elevation information from different sources, 
63
usually requires elevation information from different sources, 
            
64
expertise and time. Automatic geomorphological classification, via the 
64
expertise and time. Automatic geomorphological classification, via the 
            
65
geomorphons algorithm, supports expert classification by using local 
65
geomorphons algorithm, supports expert classification by using local 
            
66
ternary patterns for labeling landform elements, significantly 
66
ternary patterns for labeling landform elements, significantly 
            
67
reducing the computation time. Nevertheless, it presents issues such 
67
reducing the computation time. Nevertheless, it presents issues such 
            
68
as a noisy output, valleys that are not classified as continuous 
68
as a noisy output, valleys that are not classified as continuous 
            
69
forms, valleys that are classified as peaks at low altitude, flat 
69
forms, valleys that are classified as peaks at low altitude, flat 
            
70
zones inside the valley that are not classified as a part of it, and 
70
zones inside the valley that are not classified as a part of it, and 
            
71
other similar issues. In this proposal, we tackle the mentioned issues 
71
other similar issues. In this proposal, we tackle the mentioned issues 
            
72
for valley classification by binarizing the geomorphons output and 
72
for valley classification by binarizing the geomorphons output and 
            
73
applying it binary-image operators. The proposal's performance is 
73
applying it binary-image operators. The proposal's performance is 
            
74
measured by using binary classification metrics and expert-made 
74
measured by using binary classification metrics and expert-made 
            
75
groundtruth images. The results show that the accuracy, balanced 
75
groundtruth images. The results show that the accuracy, balanced 
            
76
accuracy, and F1 metrics are greater than those delivered by the 
76
accuracy, and F1 metrics are greater than those delivered by the 
            
77
geomorphons classifier for all the instances in the testing data.", 
77
geomorphons classifier for all the instances in the testing data.", 
            
n
78
  "num_resources": 1, 
n
78
  "num_resources": 2, 
            
79
  "num_tags": 17, 
79
  "num_tags": 17, 
            
80
  "organization": {
80
  "organization": {
            
81
    "approval_status": "approved", 
81
    "approval_status": "approved", 
            
82
    "created": "2022-05-19T00:10:30.480393", 
82
    "created": "2022-05-19T00:10:30.480393", 
            
83
    "description": "Observatorio Metropolitano CentroGeo", 
83
    "description": "Observatorio Metropolitano CentroGeo", 
            
84
    "id": "b3b3a79d-748a-4464-9471-732b6c74ec53", 
84
    "id": "b3b3a79d-748a-4464-9471-732b6c74ec53", 
            
85
    "image_url": 
85
    "image_url": 
            
86
"2022-05-19-001030.456616FullColor1280x1024LogoOnly.png", 
86
"2022-05-19-001030.456616FullColor1280x1024LogoOnly.png", 
            
87
    "is_organization": true, 
87
    "is_organization": true, 
            
88
    "name": "observatorio-metropolitano-centrogeo", 
88
    "name": "observatorio-metropolitano-centrogeo", 
            
89
    "state": "active", 
89
    "state": "active", 
            
90
    "title": "Observatorio Metropolitano CentroGeo", 
90
    "title": "Observatorio Metropolitano CentroGeo", 
            
91
    "type": "organization"
91
    "type": "organization"
            
92
  }, 
92
  }, 
            
93
  "owner_org": "b3b3a79d-748a-4464-9471-732b6c74ec53", 
93
  "owner_org": "b3b3a79d-748a-4464-9471-732b6c74ec53", 
            
94
  "private": false, 
94
  "private": false, 
            
95
  "relationships_as_object": [], 
95
  "relationships_as_object": [], 
            
96
  "relationships_as_subject": [], 
96
  "relationships_as_subject": [], 
            
97
  "resources": [
97
  "resources": [
            
98
    {
98
    {
            
99
      "cache_last_updated": null, 
99
      "cache_last_updated": null, 
            
100
      "cache_url": null, 
100
      "cache_url": null, 
            
101
      "created": "2025-10-21T09:00:53.606241", 
101
      "created": "2025-10-21T09:00:53.606241", 
            
102
      "datastore_active": false, 
102
      "datastore_active": false, 
            
103
      "description": "Landform classification is the basis for 
103
      "description": "Landform classification is the basis for 
            
104
understanding and describing the processes and evolution of landscape. 
104
understanding and describing the processes and evolution of landscape. 
            
105
This process usually requires elevation information from different 
105
This process usually requires elevation information from different 
            
106
sources, expertise and time. Automatic geomorphological 
106
sources, expertise and time. Automatic geomorphological 
            
107
classification, via the geomorphons algorithm, supports expert 
107
classification, via the geomorphons algorithm, supports expert 
            
108
classification by using local ternary patterns for labeling landform 
108
classification by using local ternary patterns for labeling landform 
            
109
elements, significantly reducing the computation time. Nevertheless, 
109
elements, significantly reducing the computation time. Nevertheless, 
            
110
it presents issues such as a noisy output, valleys that are not 
110
it presents issues such as a noisy output, valleys that are not 
            
111
classified as continuous forms, valleys that are classified as peaks 
111
classified as continuous forms, valleys that are classified as peaks 
            
112
at low altitude, flat zones inside the valley that are not classified 
112
at low altitude, flat zones inside the valley that are not classified 
            
113
as a part of it, and other similar issues. In this proposal, we tackle 
113
as a part of it, and other similar issues. In this proposal, we tackle 
            
114
the mentioned issues for valley classification by binarizing the 
114
the mentioned issues for valley classification by binarizing the 
            
115
geomorphons output and applying it binary-image operators. The 
115
geomorphons output and applying it binary-image operators. The 
            
116
proposal's performance is measured by using binary classification 
116
proposal's performance is measured by using binary classification 
            
117
metrics and expert-made groundtruth images. The results show that the 
117
metrics and expert-made groundtruth images. The results show that the 
            
118
accuracy, balanced accuracy, and F1 metrics are greater than those 
118
accuracy, balanced accuracy, and F1 metrics are greater than those 
            
119
delivered by the geomorphons classifier for all the instances in the 
119
delivered by the geomorphons classifier for all the instances in the 
            
120
testing data.", 
120
testing data.", 
            
121
      "format": "HTML", 
121
      "format": "HTML", 
            
122
      "hash": "", 
122
      "hash": "", 
            
123
      "id": "2679c82e-9aad-469c-9102-ec0fa6b10cea", 
123
      "id": "2679c82e-9aad-469c-9102-ec0fa6b10cea", 
            
124
      "last_modified": null, 
124
      "last_modified": null, 
            
125
      "metadata_modified": "2025-10-21T09:03:06.612473", 
125
      "metadata_modified": "2025-10-21T09:03:06.612473", 
            
126
      "mimetype": null, 
126
      "mimetype": null, 
            
127
      "mimetype_inner": null, 
127
      "mimetype_inner": null, 
            
128
      "name": "Improving Geomorphological Classification via Binary 
128
      "name": "Improving Geomorphological Classification via Binary 
            
129
Image Processing", 
129
Image Processing", 
            
130
      "package_id": "7392ee61-a3df-4108-a7ec-7ff33ae092c6", 
130
      "package_id": "7392ee61-a3df-4108-a7ec-7ff33ae092c6", 
            
131
      "position": 0, 
131
      "position": 0, 
            
132
      "resource_type": null, 
132
      "resource_type": null, 
            
133
      "size": null, 
133
      "size": null, 
            
134
      "state": "active", 
134
      "state": "active", 
            
135
      "url": 
135
      "url": 
            
136
esize=100&sortby=pubdate&citation_for_view=MG1jyREAAAAJ:0KyAp5RtaNEC", 
136
esize=100&sortby=pubdate&citation_for_view=MG1jyREAAAAJ:0KyAp5RtaNEC", 
            
137
      "url_type": null
137
      "url_type": null
            
t
t
138
    }, 
            
139
    {
            
140
      "cache_last_updated": null, 
            
141
      "cache_url": null, 
            
142
      "created": "2025-10-21T09:03:07.241099", 
            
143
      "datastore_active": false, 
            
144
      "description": "Landform classification is the basis for 
            
145
understanding and describing the processes and evolution of landscape. 
            
146
This process usually requires elevation information from different 
            
147
sources, expertise and time. Automatic geomorphological 
            
148
classification, via the geomorphons algorithm, supports expert 
            
149
classification by using local ternary patterns for labeling landform 
            
150
elements, significantly reducing the computation time. Nevertheless, 
            
151
it presents issues such as a noisy output, valleys that are not 
            
152
classified as continuous forms, valleys that are classified as peaks 
            
153
at low altitude, flat zones inside the valley that are not classified 
            
154
as a part of it, and other similar issues. In this proposal, we tackle 
            
155
the mentioned issues for valley classification by binarizing the 
            
156
geomorphons output and applying it binary-image operators. The 
            
157
proposal's performance is measured by using binary classification 
            
158
metrics and expert-made groundtruth images. The results show that the 
            
159
accuracy, balanced accuracy, and F1 metrics are greater than those 
            
160
delivered by the geomorphons classifier for all the instances in the 
            
161
testing data.", 
            
162
      "format": "HTML", 
            
163
      "hash": "", 
            
164
      "id": "edce34b8-2f24-4a7c-a42d-ad82c4d6c5fb", 
            
165
      "last_modified": null, 
            
166
      "metadata_modified": "2025-10-21T09:03:07.199949", 
            
167
      "mimetype": null, 
            
168
      "mimetype_inner": null, 
            
169
      "name": "Improving Geomorphological Classification via Binary 
            
170
Image Processing", 
            
171
      "package_id": "7392ee61-a3df-4108-a7ec-7ff33ae092c6", 
            
172
      "position": 1, 
            
173
      "resource_type": null, 
            
174
      "size": null, 
            
175
      "state": "active", 
            
176
      "url": 
            
177
esize=100&sortby=pubdate&citation_for_view=ibjfgWwAAAAJ:j3f4tGmQtD8C", 
            
178
      "url_type": null
            
138
    }
179
    }
            
139
  ], 
180
  ], 
            
140
  "state": "active", 
181
  "state": "active", 
            
141
  "tags": [
182
  "tags": [
            
142
    {
183
    {
            
143
      "display_name": "2022", 
184
      "display_name": "2022", 
            
144
      "id": "b987b800-5e2d-4806-a176-a95dcbf738d5", 
185
      "id": "b987b800-5e2d-4806-a176-a95dcbf738d5", 
            
145
      "name": "2022", 
186
      "name": "2022", 
            
146
      "state": "active", 
187
      "state": "active", 
            
147
      "vocabulary_id": null
188
      "vocabulary_id": null
            
148
    }, 
189
    }, 
            
149
    {
190
    {
            
150
      "display_name": "artificial-intelligence", 
191
      "display_name": "artificial-intelligence", 
            
151
      "id": "47cb06d3-c2a4-42af-b633-03eea6181083", 
192
      "id": "47cb06d3-c2a4-42af-b633-03eea6181083", 
            
152
      "name": "artificial-intelligence", 
193
      "name": "artificial-intelligence", 
            
153
      "state": "active", 
194
      "state": "active", 
            
154
      "vocabulary_id": null
195
      "vocabulary_id": null
            
155
    }, 
196
    }, 
            
156
    {
197
    {
            
157
      "display_name": "binary-classification", 
198
      "display_name": "binary-classification", 
            
158
      "id": "b1ba0cac-9056-443b-ac10-652e472d1210", 
199
      "id": "b1ba0cac-9056-443b-ac10-652e472d1210", 
            
159
      "name": "binary-classification", 
200
      "name": "binary-classification", 
            
160
      "state": "active", 
201
      "state": "active", 
            
161
      "vocabulary_id": null
202
      "vocabulary_id": null
            
162
    }, 
203
    }, 
            
163
    {
204
    {
            
164
      "display_name": "binary-image", 
205
      "display_name": "binary-image", 
            
165
      "id": "329690c5-40f4-4c61-ae57-2f0c92b82526", 
206
      "id": "329690c5-40f4-4c61-ae57-2f0c92b82526", 
            
166
      "name": "binary-image", 
207
      "name": "binary-image", 
            
167
      "state": "active", 
208
      "state": "active", 
            
168
      "vocabulary_id": null
209
      "vocabulary_id": null
            
169
    }, 
210
    }, 
            
170
    {
211
    {
            
171
      "display_name": "binary-number", 
212
      "display_name": "binary-number", 
            
172
      "id": "2a2412e6-9042-4495-b4d3-f3cf257e1e19", 
213
      "id": "2a2412e6-9042-4495-b4d3-f3cf257e1e19", 
            
173
      "name": "binary-number", 
214
      "name": "binary-number", 
            
174
      "state": "active", 
215
      "state": "active", 
            
175
      "vocabulary_id": null
216
      "vocabulary_id": null
            
176
    }, 
217
    }, 
            
177
    {
218
    {
            
178
      "display_name": "classifier-uml", 
219
      "display_name": "classifier-uml", 
            
179
      "id": "a89a7374-b6f5-4de8-b308-8b1a56585297", 
220
      "id": "a89a7374-b6f5-4de8-b308-8b1a56585297", 
            
180
      "name": "classifier-uml", 
221
      "name": "classifier-uml", 
            
181
      "state": "active", 
222
      "state": "active", 
            
182
      "vocabulary_id": null
223
      "vocabulary_id": null
            
183
    }, 
224
    }, 
            
184
    {
225
    {
            
185
      "display_name": "computation", 
226
      "display_name": "computation", 
            
186
      "id": "7360e5e0-ae0d-4cd2-8974-a4f49ac17663", 
227
      "id": "7360e5e0-ae0d-4cd2-8974-a4f49ac17663", 
            
187
      "name": "computation", 
228
      "name": "computation", 
            
188
      "state": "active", 
229
      "state": "active", 
            
189
      "vocabulary_id": null
230
      "vocabulary_id": null
            
190
    }, 
231
    }, 
            
191
    {
232
    {
            
192
      "display_name": "computer-science", 
233
      "display_name": "computer-science", 
            
193
      "id": "29cae056-cd7e-43f7-be5b-b25869a3fbf2", 
234
      "id": "29cae056-cd7e-43f7-be5b-b25869a3fbf2", 
            
194
      "name": "computer-science", 
235
      "name": "computer-science", 
            
195
      "state": "active", 
236
      "state": "active", 
            
196
      "vocabulary_id": null
237
      "vocabulary_id": null
            
197
    }, 
238
    }, 
            
198
    {
239
    {
            
199
      "display_name": "contextual-image-classification", 
240
      "display_name": "contextual-image-classification", 
            
200
      "id": "887fc18e-9a01-4d70-89be-646d231cfd13", 
241
      "id": "887fc18e-9a01-4d70-89be-646d231cfd13", 
            
201
      "name": "contextual-image-classification", 
242
      "name": "contextual-image-classification", 
            
202
      "state": "active", 
243
      "state": "active", 
            
203
      "vocabulary_id": null
244
      "vocabulary_id": null
            
204
    }, 
245
    }, 
            
205
    {
246
    {
            
206
      "display_name": "data-mining", 
247
      "display_name": "data-mining", 
            
207
      "id": "bc92b940-6ae7-4005-9885-39c0bf8e2aa7", 
248
      "id": "bc92b940-6ae7-4005-9885-39c0bf8e2aa7", 
            
208
      "name": "data-mining", 
249
      "name": "data-mining", 
            
209
      "state": "active", 
250
      "state": "active", 
            
210
      "vocabulary_id": null
251
      "vocabulary_id": null
            
211
    }, 
252
    }, 
            
212
    {
253
    {
            
213
      "display_name": "image-mathematics", 
254
      "display_name": "image-mathematics", 
            
214
      "id": "0d7f80e9-2c44-4d03-80f7-59304c6fe93a", 
255
      "id": "0d7f80e9-2c44-4d03-80f7-59304c6fe93a", 
            
215
      "name": "image-mathematics", 
256
      "name": "image-mathematics", 
            
216
      "state": "active", 
257
      "state": "active", 
            
217
      "vocabulary_id": null
258
      "vocabulary_id": null
            
218
    }, 
259
    }, 
            
219
    {
260
    {
            
220
      "display_name": "image-processing", 
261
      "display_name": "image-processing", 
            
221
      "id": "7017efd3-1542-47e7-979f-0a49988c06bd", 
262
      "id": "7017efd3-1542-47e7-979f-0a49988c06bd", 
            
222
      "name": "image-processing", 
263
      "name": "image-processing", 
            
223
      "state": "active", 
264
      "state": "active", 
            
224
      "vocabulary_id": null
265
      "vocabulary_id": null
            
225
    }, 
266
    }, 
            
226
    {
267
    {
            
227
      "display_name": "jparedes", 
268
      "display_name": "jparedes", 
            
228
      "id": "45de6aed-42af-4ad7-8cc0-166ea484921e", 
269
      "id": "45de6aed-42af-4ad7-8cc0-166ea484921e", 
            
229
      "name": "jparedes", 
270
      "name": "jparedes", 
            
230
      "state": "active", 
271
      "state": "active", 
            
231
      "vocabulary_id": null
272
      "vocabulary_id": null
            
232
    }, 
273
    }, 
            
233
    {
274
    {
            
234
      "display_name": "landform", 
275
      "display_name": "landform", 
            
235
      "id": "1243a2c2-3cc4-483a-ac39-6edd2c6254ca", 
276
      "id": "1243a2c2-3cc4-483a-ac39-6edd2c6254ca", 
            
236
      "name": "landform", 
277
      "name": "landform", 
            
237
      "state": "active", 
278
      "state": "active", 
            
238
      "vocabulary_id": null
279
      "vocabulary_id": null
            
239
    }, 
280
    }, 
            
240
    {
281
    {
            
241
      "display_name": "pattern-recognition-psychology", 
282
      "display_name": "pattern-recognition-psychology", 
            
242
      "id": "e3b5294b-7ed6-4637-93c9-eae7d3b94405", 
283
      "id": "e3b5294b-7ed6-4637-93c9-eae7d3b94405", 
            
243
      "name": "pattern-recognition-psychology", 
284
      "name": "pattern-recognition-psychology", 
            
244
      "state": "active", 
285
      "state": "active", 
            
245
      "vocabulary_id": null
286
      "vocabulary_id": null
            
246
    }, 
287
    }, 
            
247
    {
288
    {
            
248
      "display_name": "process-computing", 
289
      "display_name": "process-computing", 
            
249
      "id": "d07d93c6-53f7-48a4-bded-e205ec0bc2c2", 
290
      "id": "d07d93c6-53f7-48a4-bded-e205ec0bc2c2", 
            
250
      "name": "process-computing", 
291
      "name": "process-computing", 
            
251
      "state": "active", 
292
      "state": "active", 
            
252
      "vocabulary_id": null
293
      "vocabulary_id": null
            
253
    }, 
294
    }, 
            
254
    {
295
    {
            
255
      "display_name": "svaldez", 
296
      "display_name": "svaldez", 
            
256
      "id": "f42a8210-1cef-4f03-98a0-a6d3d0d4f848", 
297
      "id": "f42a8210-1cef-4f03-98a0-a6d3d0d4f848", 
            
257
      "name": "svaldez", 
298
      "name": "svaldez", 
            
258
      "state": "active", 
299
      "state": "active", 
            
259
      "vocabulary_id": null
300
      "vocabulary_id": null
            
260
    }
301
    }
            
261
  ], 
302
  ], 
            
262
  "title": "Improving Geomorphological Classification via Binary Image 
303
  "title": "Improving Geomorphological Classification via Binary Image 
            
263
Processing", 
304
Processing", 
            
264
  "type": "dataset", 
305
  "type": "dataset", 
            
265
  "url": 
306
  "url": 
            
266
esize=100&sortby=pubdate&citation_for_view=ibjfgWwAAAAJ:j3f4tGmQtD8C", 
307
esize=100&sortby=pubdate&citation_for_view=ibjfgWwAAAAJ:j3f4tGmQtD8C", 
            
267
  "version": null
308
  "version": null
            
268
}
309
}