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dc.contributor.advisorSierra Araujo, Basilio
dc.contributor.advisorAlarcón Martínez, Teresa Efigenia
dc.contributor.authorCalvario Sánchez, Gabriela
dc.date.accessioned2019-09-10T11:33:38Z
dc.date.available2019-09-10T11:33:38Z
dc.date.issued2019-07-10
dc.date.submitted2019-07-10
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10810/35265
dc.description213 p.es_ES
dc.description.abstractLa tendencia actual en el uso de sensores para recopilar datos georreferenciados con una alta redundancia, se basa en la aplicación de métodos robustos y automatizados para extraer información geoespacial. Los resultados derivan en un cambio de paradigmas en tecnologías geoespaciales, que hasta este momento no han generado un límite en su aplicación. Sumado a ello, los avances en tecnologías sobre ordenadores, aprendizaje máquina, detección de patrones y visión computacional muestran una clara tendencia a la generación de estudios avanzados sobre imágenes, lo cual impulsa a la investigación de la información geoespacial con un progreso exponencial.El presente trabajo realiza un recorrido sobre paradigmas de aprendizaje automático aplicados en imágenes aéreas (RGB) y satelitales (multiespectrales), metodologías que han sido aplicadas en campo con interesantes resultados.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/*
dc.subjectartificial intelligencees_ES
dc.subjectremote sensing(geology)es_ES
dc.subjectartificial satelliteses_ES
dc.subjectinteligencia artificiales_ES
dc.subjectteledetección(geología)es_ES
dc.subjectsatélites artificialeses_ES
dc.titleParadigmas de aprendizaje automático aplicados a la teledetección: imágenes RGB e imágenes multiespectrales.es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.rights.holderAtribución 3.0 España*
dc.rights.holder(cc)2019 GABRIELA CALVARIO SANCHEZ (cc by 4.0)
dc.identifier.studentID669923es_ES
dc.identifier.projectID19964es_ES
dc.departamentoesCiencia de la computación e inteligencia artificiales_ES
dc.departamentoeuKonputazio zientziak eta adimen artifizialaes_ES


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Atribución 3.0 España
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