Growing Cell Structures Neural Networks for Designing Spectral Indexes

Delgado Sanz, Maria Soledad; Gonzalo Martín, Consuelo; Martínez Izquierdo, María Estíbaliz y Arquero Hidalgo, Águeda (2010). Growing Cell Structures Neural Networks for Designing Spectral Indexes. "Journal of the Serbian Society for Computational Mechanics", v. 4 (n. 1); pp. 1-15. ISSN 1820-6530.

Descripción

Título: Growing Cell Structures Neural Networks for Designing Spectral Indexes
Autor/es:
  • Delgado Sanz, Maria Soledad
  • Gonzalo Martín, Consuelo
  • Martínez Izquierdo, María Estíbaliz
  • Arquero Hidalgo, Águeda
Tipo de Documento: Artículo
Título de Revista/Publicación: Journal of the Serbian Society for Computational Mechanics
Fecha: Enero 2010
Volumen: 4
Materias:
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

Remote sensing can be defined as the technique that facilitates the acquisition of land surface data without contact with the material object of observation. The development of tools for analyzing and processing multispectral images captured by sensors aboard satellites has provided the automation of tasks that could not be possible otherwise. The main problem related with this discipline is the large volume of data of multidimensional nature that must be handled. The concept of spectral index emerged as an idea to reduce the number of dimensions to one, and thus facilitate the study of different features associated to the types of land cover categories that exhibits a multispectral image. Formally, a spectral index is defined as a combination of spectral bands whose function is to enhance the contribution of one type of land cover mitigating the rest of covers. In this work a no-supervised methodology to analyze and discover spectral indexes based on growing self-organizing neural network (GCS-Growing Cell Structures) is presented.

Más información

ID de Registro: 9449
Identificador DC: http://oa.upm.es/9449/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:9449
URL Oficial: http://www.sscm.kg.ac.rs/jsscm/
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 11 Mar 2013 13:06
Ultima Modificación: 20 Abr 2016 17:51
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