Data selection and spectral-spatial characterisation for hyperspectral image segmentation. Applications to remote sensing
El análisis de imágenes ha impulsado muchos descubrimientos en la ciencia actual. Esta tesis se centra en el análisis de imágenes remotas para inspección aérea, exactamente en el problema de segmentación y clasificación de acuerdo al uso del suelo. Desde el nacimiento de los sensores hiperespectrale...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2013 |
| País: | España |
| Institución: | CBUC, CESCA |
| Repositorio: | TDR. Tesis Doctorales en Red |
| OAI Identifier: | oai:www.tdx.cat:10803/669093 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10803/669093 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | hyperspectral remote sensed images classification segmentation characterization texture Tecnologies de la informació i les comunicacions (TIC) 004 68 |
| Sumario: | El análisis de imágenes ha impulsado muchos descubrimientos en la ciencia actual. Esta tesis se centra en el análisis de imágenes remotas para inspección aérea, exactamente en el problema de segmentación y clasificación de acuerdo al uso del suelo. Desde el nacimiento de los sensores hiperespectrales su uso ha sido vital para esta tarea ya que facilitan y mejoran sustancialmente el resultado. Sin embargo el uso de imágenes hiperespectrales entraña, entre otros, problemas de dimensionalidad y de interacción con los expertos. Proponemos mejoras que ayuden a paliar estos inconvenientes y hagan el problema mas eficiente. |
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