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La iluminación global en tiempo real de escenas naturales como un bosque es uno de los problemas más complejos de resolver debido a las múltiples inter-reflexiones entre la luz y la materia de los objetos que componen la escena, el mayor problema que se plantea es el problema del cálculo de la visibilidad, de hecho el cálculo de la visibilidad se realiza para todas las hojas visibles desde un punto dado. Dado el enorme número de hojas presentes en un árbol, este cálculo se realiza para cada hoja del árbol, lo que también reduce el rendimiento.En esta tesis describimos un nuevo enfoque para aproximar las consultas de visibilidad que procede en dos pasos: el primer paso es generar una nube de puntos que representa las hojas, suponemos que la nube de puntos se compone de dos clases (visible, no visible) no linealmente separables, el segundo paso es realizar una clasificación de la nube de puntos mediante la aplicación de la función kernel de base radial gaussiana que mide la similitud en términos de distancia entre cada hoja y una hoja kernel.