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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Rajadell Rojas, Olga
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
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spelling Data selection and spectral-spatial characterisation for hyperspectral image segmentation. Applications to remote sensingRajadell Rojas, Olgahyperspectralremote sensed imagesclassificationsegmentationcharacterizationtextureTecnologies de la informació i les comunicacions (TIC)00468El 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.Lately image analysis have aided many discoveries in research. This thesis focusses on the analysis of remote sensed images for aerial inspection. It tackles the problem of segmentation and classification according to land usage. In this field, the use of hyperspectral images has been the trend followed since the emergence of hyperspectral sensors. This type of images improves the performance of the task but raises some issues. Two of those issues are the dimensionality and the interaction with experts. We propose enhancements overcome them. Efficiency and economic reasons encouraged to start this work. The enhancements introduced in this work allow to tackle segmentation and classification of this type of images using less data, thus increasing the efficiency and enabling the design task specific sensors which are cheaper. Also, our enhacements allow to perform the same task with less expert collaboration which also decreases the costs and accelerates the process.Universitat Jaume IGarcía-Sevilla, PedroPla Bañón, FilibertoUniversitat Jaume I. Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics202020202013info:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion202 p.application/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10803/669093TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)reponame:TDR. Tesis Doctorales en Redinstname:CBUC, CESCAInglésADVERTIMENT. Tots els drets reservats. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.info:eu-repo/semantics/openAccessoai:www.tdx.cat:10803/6690932026-06-14T12:46:07Z
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