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Con los avances en la tecnología de sensores de imágenes espaciales, el potencial de creación de bases de datos geoespaciales ha aumentado enormemente; sin embargo, la extracción de información de objetivos a partir de imágenes de teledetección de alta resolución sigue planteando un problema difícil. Se han lanzado muchos satélites para analizar diferentes regiones del terreno, como desiertos, zonas costeras, áreas metropolitanas, vegetación, estudios geológicos para la vigilancia del medio ambiente, previsión de catástrofes, etc. Estos satélites adquieren un gran número de imágenes cada día, lo que provoca un aumento exponencial de la base de datos que contiene imágenes de satélite desestructuradas y desorganizadas. De ahí la necesidad inminente de desarrollar un sistema robusto para recuperar un conjunto de imágenes de esta base de datos desestructurada que satisfaga las necesidades del usuario. Los sistemas convencionales de procesamiento de consultas se basan en palabras clave coincidentes, como la hora de adquisición, la ubicación geográfica, el tipo de sensor, etc. Para llevar a cabo la investigación se utiliza el conjunto de datos estándar disponible en www.earthexplore.nasa.us.gov.in/images, que contiene 1.000 imágenes. En cada fase del trabajo se lleva a cabo un análisis comparativo detallado de los resultados obtenidos en cuanto a exactitud, precisión, recuperación y medida F.