Detection, classification and postclassification of urban features from multispectral images and mobile LIDAR point clouds
Authors
Rodríguez Cuenca, BorjaDate
2016Affiliation
Universidad de Alcalá. Departamento de Física y Matemáticas; Universidad de Alcalá. Programa de Doctorado en Clima, Energía y Riesgo AmbientalKeywords
Urbanismo
Cartografía
Teledetección
Document type
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Version
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Rights
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
El desarrollo científico y tecnológico acontecido en la segunda mitad del siglo XX dio lugar a nuevas herramientas, técnicas y tecnologías que obligaron a muchas disciplinas científicas a renovarse, introduciendo y adaptando estos avances a las técnicas clásicas con el objeto de satisfacer las nuevas necesidades de la sociedad. El desarrollo de ópticas y sensores capaces de tomar información en varias regiones del espectro electromagnético, la puesta en órbita de satélites o avances como los sistemas de medida láser han sido algunas de las aportaciones que paulatinamente se han ido incluyendo en los trabajos de teledetección. En los últimos tiempos se ha puesto de manifiesto la importancia de las técnicas de reconocimiento de patrones en labores de extracción y clasificación de información en procesos de ingeniería, ciencias de la computación o matemáticas. En algunas ciencias como la teledetección estas técnicas son de especial importancia ya que permiten automatizar procesos de detección y clasificación de entidades cartográficas que, de realizarse manualmente, tendrían un coste inasumible en términos económicos y temporales dado el elevado volumen de información geoespacial actualmente disponible. Los trabajos de investigación que se presentan en esta tesis son el fruto de la integración de datos registrados por sensores remotos y técnicas de reconocimiento de patrones. El objetivo último es el desarrollo de metodologías lo más automáticas o semiautomáticas posible que permitan automatizar los procesos de extracción de entidades cartográficas. Por lo general estos trabajos presentan gran complejidad dada la variada casuística de las entidades cartográficas y la heterogeneidad de los datos de partida, lo que supone un reto a la hora de elaborar algoritmos funcionales, robustos y automáticos. Parece lógico que la adecuada detección de entidades cartográficas será de utilidad en aplicaciones como la planificación urbanística, la ordenación del territorio o la toma de decisiones en el ámbito de la geografía. Esta tesis pretende realizar una serie de contribuciones a la automatización en la creación y actualización de bases de datos de coberturas del terreno e inventarios de mobiliario urbano. Entre las principales aportaciones de este trabajo se encuentran el desarrollo de una serie de metodologías capaces de detectar entidades tales como láminas de agua artificiales, bordes de carretera, arbolado y mobiliario urbano a partir de imágenes aéreas multiespectrales y datos LIDAR, registrados tanto por sensores aéreos como móviles terrestres. Dichas aportaciones han culminado con la publicación de cuatro artículos en revistas científicas de impacto. En esta tesis, a la que se ha dado el formato de compendio de artículo, se incluyen los artículos tal como han sido publicados. En ellos se detallan cada una de las investigaciones realizadas. Cada artículo incluye un estado del arte actual de la materia de estudio, se explica la implementación y funcionamiento de los algoritmos desarrollados, se evalúan y discuten los resultados obtenidos y se analizan las conclusiones alcanzadas.
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