Paradigmas de aprendizaje automático aplicados a la teledetecciónimágenes RGB e imágenes multiespectrales

  1. Calvario Sanchez, Gabriela
Dirigée par:
  1. Basilio Sierra Araujo Directeur
  2. Teresa Efigenia Alarcon Martinez Directeur/trice

Université de défendre: Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea

Fecha de defensa: 10 juillet 2019

Jury:
  1. J.V. Manjón Herrera President
  2. María del Carmen Hernández Gómez Secrétaire
  3. Oscar Susano Dalmau Cedeño Rapporteur

Type: Thèses

Teseo: 150269 DIALNET lock_openADDI editor

Résumé

La tendencia actual en el uso de sensores para recopilar datos georreferenciados con una alta redundancia, se basa en la aplicación de métodos robustos y automatizados para extraer información geoespacial. Los resultados derivan en un cambio de paradigmas en tecnologías geoespaciales, que hasta este momento no han generado un límite en su aplicación. Sumado a ello, los avances en tecnologías sobre ordenadores, aprendizaje máquina, detección de patrones y visión computacional muestran una clara tendencia a la generación de estudios avanzados sobre imágenes, lo cual impulsa a la investigación de la información geoespacial con un progreso exponencial.El presente trabajo realiza un recorrido sobre paradigmas de aprendizaje automático aplicados en imágenes aéreas (RGB) y satelitales (multiespectrales), metodologías que han sido aplicadas en campo con interesantes resultados.