Uso de Redes Neuronales Autoorganizativas Dinámicas no Supervisadas para la Discriminación de tipos de aguas en Lagos.

Delgado Sanz, Maria Soledad; Gonzalo Martín, Consuelo; Lillo Saavedra, Mario Fernando; Martínez Izquierdo, María Estíbaliz y Arquero Hidalgo, Águeda (2008). Uso de Redes Neuronales Autoorganizativas Dinámicas no Supervisadas para la Discriminación de tipos de aguas en Lagos.. En: "XIII Simposio de la Sociedad de Especialistas Latinoamericanos en Percepción Remota y Sistemas de Información Espacial (XIII SELPER)", 22/09/2008-26/09/2008, La Habana, Cuba. ISBN 978-959-247-063-7.

Descripción

Título: Uso de Redes Neuronales Autoorganizativas Dinámicas no Supervisadas para la Discriminación de tipos de aguas en Lagos.
Autor/es:
  • Delgado Sanz, Maria Soledad
  • Gonzalo Martín, Consuelo
  • Lillo Saavedra, Mario Fernando
  • Martínez Izquierdo, María Estíbaliz
  • Arquero Hidalgo, Águeda
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: XIII Simposio de la Sociedad de Especialistas Latinoamericanos en Percepción Remota y Sistemas de Información Espacial (XIII SELPER)
Fechas del Evento: 22/09/2008-26/09/2008
Lugar del Evento: La Habana, Cuba
Título del Libro: Memorias del XIII Simposio Internacional en Percepción Remota y Sistemas de Información Espacial
Fecha: 2008
ISBN: 978-959-247-063-7
Materias:
Palabras Clave Informales: Redes neuronales autoorganizativas, clasificación, no supervisado, tipología de agua.
Escuela: Facultad de Informática (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Arquitectura y Tecnología de Sistemas Informáticos
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Las técnicas de clasificación supervisadas aplicadas a imágenes de satélite requieren la selección de muestras representativas de los distintos tipos de clases de cubiertas presentes en la imagen a analizar. El proceso de selección de áreas y su categorización son trabajos que habitualmente se realizan de manera manual por un experto o bien mediante campañas de campo. Para el caso particular de clasificación de imágenes con cubiertas acuosas con diferentes características, hay tres aspectos muy importantes a considerar; en primer lugar, la baja separabilidad de las respuestas espectrales de cada una de las clases de aguas; en segundo lugar, el hecho de que para mejorar los resultados sea necesario trabajar con imágenes de alta resolución, lo que implica que para lagos de tamaños medios y grande el volumen de datos es muy elevado y consecuentemente se requieren una gran cantidad de muestras de entrenamiento; finalmente, cabe destacar el alto costo y complejidad de las tomas de datos en terreno.

Más información

ID de Registro: 3443
Identificador DC: http://oa.upm.es/3443/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:3443
URL Oficial: http://www.selpercuba.unaicc.cu
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 25 Jun 2010 09:52
Ultima Modificación: 20 Abr 2016 12:59
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