Paradigmas de aprendizaje automático aplicados a la teledetección: imágenes RGB e imágenes multiespectrales

• Autores: Gabriela Calvario Sanchez
• Directores de la Tesis: Basilio Sierra Araujo (dir. tes.) , Teresa Efigenia Alarcon Martinez (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea ( España ) en 2019
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: J.V. Manjón Herrera (presid.) , María del Carmen Hernández Gómez (secret.) , Oscar Susano Dalmau Cedeño (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: ADDI
• Resumen

  • 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.