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

Delgado Sanz, Maria Soledad and Gonzalo Martín, Consuelo and Lillo Saavedra, Mario Fernando and Martínez Izquierdo, María Estíbaliz and Arquero Hidalgo, Águeda (2008). Uso de Redes Neuronales Autoorganizativas Dinámicas no Supervisadas para la Discriminación de tipos de aguas en Lagos.. In: "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.

Description

Title: Uso de Redes Neuronales Autoorganizativas Dinámicas no Supervisadas para la Discriminación de tipos de aguas en Lagos.
Author/s:
  • Delgado Sanz, Maria Soledad
  • Gonzalo Martín, Consuelo
  • Lillo Saavedra, Mario Fernando
  • Martínez Izquierdo, María Estíbaliz
  • Arquero Hidalgo, Águeda
Item Type: Presentation at Congress or Conference (Article)
Event Title: XIII Simposio de la Sociedad de Especialistas Latinoamericanos en Percepción Remota y Sistemas de Información Espacial (XIII SELPER)
Event Dates: 22/09/2008-26/09/2008
Event Location: La Habana, Cuba
Title of Book: Memorias del XIII Simposio Internacional en Percepción Remota y Sistemas de Información Espacial
Date: 2008
ISBN: 978-959-247-063-7
Subjects:
Freetext Keywords: Redes neuronales autoorganizativas, clasificación, no supervisado, tipología de agua.
Faculty: Facultad de Informática (UPM)
Department: Arquitectura y Tecnología de Sistemas Informáticos
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

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.

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Item ID: 3443
DC Identifier: http://oa.upm.es/3443/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:3443
Official URL: http://www.selpercuba.unaicc.cu
Deposited by: Memoria Investigacion
Deposited on: 25 Jun 2010 09:52
Last Modified: 20 Apr 2016 12:59
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