Carregant...
Fitxers
Tipus de document
TesiVersió
Versió publicadaData de publicació
Llicència de publicació
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/202120
Diseño de arquitecturas de aprendizaje profundo para la determinación de cubiertas sobre el territorio y el estudio de series temporales
Títol de la revista
Autors
Director/Tutor
ISSN de la revista
Títol del volum
Resum
[spa] Las cubiertas del suelo son el resultado de factores naturales, socioeconómicos y de su utilización por parte de las personas en el tiempo y en el espacio. La información sobre las dinámicas del territorio es esencial para la selección, planificación y gestión territorial. La caracterización del tipo de cubierta del suelo y de su uso es clave para muchas aplicaciones: monitorización del medio ambiente, silvicultura, hidrología, agricultura y geología, entre otras. La información obtenida a través del análisis de series temporales de imágenes aerotransportadas y satelitales permite identificar dinámicas de la cobertura del territorio. Con el desarrollo de métodos de clasificación de cubiertas basados en la teledetección es posible evaluar los atributos estáticos y dinámicos de la ocupación temporal del suelo de grandes y pequeñas regiones del territorio, proporcionando información valiosa para la gestión territorial. Actualmente estas tareas se realizan a nivel de fotointerpretación, con altos costes en términos de tiempo y recursos, no solo para su creación sino también para su actualización.
La disponibilidad de imágenes detalladas a lo largo del tiempo de las misiones Sentinel-1 y Sentinel-2 del programa espacial europeo Copernicus, y las imágenes aéreas capturadas por el lnstitut Cartografíe i Geologic de Catalunya (ICGC), brindan acceso a una gran cantidad de datos de alta calidad de observación de la tierra. El proyecto de investigación realizado en este doctorado industrial busca desarrollar técnicas de análisis de estos grandes volúmenes de datos para la determinación de usos y coberturas del suelo de forma automática. Se combina una clasificación automática con metodologías de humano en el bucle. De entre las múltiples cubiertas, se presta especial atención a las zonas de extracción de agua de los acuíferos analizando las series temporales de movimientos del suelo con técnicas DlnSAR (lnterferometría Diferencial con Radar de Apertura Sintética).
Descripció
Matèries (anglès)
Citació
Col·leccions
Citació
GARCÍA RODRÍGUEZ, Carlos. Diseño de arquitecturas de aprendizaje profundo para la determinación de cubiertas sobre el territorio y el estudio de series temporales. [consulta: 9 de desembre de 2025]. [Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/202120]