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dc.creatorIglesias Rey, Saraes_ES
dc.date.accessioned2018-10-25T13:03:39Z
dc.date.available2019-04-01T23:00:13Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2454/31200
dc.description.abstractEl crecimiento de las imágenes multi- e hiperespectrales ha sido claro en los últimos años, y nada hace pensar que su uso decaerá a corto plazo. Sin embargo, sufre un problema debido a la alta dimensionalidad de la información almacenada en cada píxel: los problemas para su visualización en monitores estándar (tri-estímulo). Por ello, en el presente trabajo se ha propuesto un método de fusión de los datos mediante operadores de agregación, empleando para ello los operadores OWA (Ordered Weighted Averaging) para obtener una representación inicial de la información. El comportamiento del proceso propuesto se evaluó y comparó con el método clásico de fusión de la información. En particular, se han estudiado distintos vectores de pesos wi, mostrando la gran influencia que estos tienen sobre la visualización. Finalmente, se realizó una aplicación de los operadores de agregación escogidos a una serie de casos prácticos de conjuntos de datos de imágenes multi- e hiperespectrales obtenidos de las Universidad de País Vasco. Se ha comprobado la utilidad y mejora de este método de visualización, respecto a otras propuestas anteriores, cumpliendo los objetivos de diseño propuestos presentados a lo largo de este estudio.es_ES
dc.description.abstractThere has been a boost in the use of multi- and hiperspectral imaging in the past years, and this trend is unlikely to change in a short term. However, there is a problem endemic to that imaging systems, due to the high dimensionality of the data stored at each pixel: the problems in the visualizaction in standard (tri-stimulus) screens. The behaviour of the proposed process was studied and compared to the classic method of fusion of the data. In particular, different weighted vector wi were studied, showing the huge influence that they have over the visualization. Finally, the aggregation operators were applied to a series of practical examples of multi- and hiperespectral images datasets, obtained from the University of País Vasco. The utility and the improvement of this visualization method were verify, regarding other previous proposals, accomplishing the designs goals proposed along this work.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isospaen
dc.subjectVisualizaciónes_ES
dc.subjectImágenes multiespectraleses_ES
dc.subjectImágenes hiperespectraleses_ES
dc.subjectOperadores de agregaciónes_ES
dc.subjectTeledetecciónes_ES
dc.subjectVisualizationen
dc.subjectMultispectral imagesen
dc.subjectHyperspectral imagesen
dc.subjectAggregation operatorsen
dc.subjectRemote sensingen
dc.titleVisualización de imágenes multi-e hiperespectrales usando operadores de agregaciónes_ES
dc.title.alternativeVisualization of multi- and hiperspectral images using aggregation operatorsen
dc.typeTrabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lanaes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisen
dc.date.updated2018-10-23T10:31:33Z
dc.contributor.affiliationEscuela Técnica Superior de Ingenieros Agrónomoses_ES
dc.contributor.affiliationNekazaritza Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoaeu
dc.description.degreeMáster Universitario en Sistemas de Información Geográfica y Teledetección por la Universidad Pública de Navarraes_ES
dc.description.degreeInformazio Geografikoko Sistemetako eta Teledetekzioko Unibertsitate Masterra Nafarroako Unibertsitate Publikoaneu
dc.rights.accessRightsAcceso abierto / Sarbide irekiaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen
dc.embargo.terms2019-04-01
dc.contributor.advisorTFELópez Molina, Carloses_ES


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