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dc.coverage.spatialeast=-1.6760691; north=42.6953909; name=Navarra, España
dc.creatorDuró Cazorla, Alexandrees_ES
dc.date.accessioned2021-10-19T07:03:03Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2454/40789
dc.description.abstractLa identificación de yacimientos arqueológicos es una de las tareas principales en la gestión del patrimonio cultural. Navarra cuenta con un sistema de información geográfica para la gestión de su inventario arqueológico. Este inventario se alimenta de los resultados de prospecciones sistemáticas del territorio. En la última década se ha demostrado que el uso de las técnicas de teledetección por sensores remotos es muy eficaz para la identificación y caracterización de entornos arqueológicos, siendo los productos derivados de los sensores LiDAR una de las principales herramientas empleadas con este fin. En este trabajo se combinan diferentes productos derivados de LiDAR para entrenar, mediante clasificadores basados en arboles de decisión, un conjunto de ventanas de observación obtenidas de los diferentes rangos de superficie de los yacimientos inventariados en la Comunidad Foral. Los modelos obtenidos se utilizan para predecir la probabilidad que las anomalías topográficas detectadas por los sensores LiDAR indiquen o no la presencia de enclaves arqueológicos.es_ES
dc.description.abstractThe identification of archaeological sites is one of the main tasks in the management of cultural heritage. Navarra has a geographic information system for managing its archaeological inventory. This inventory is fed by the results of systematic surveys of the territory. In the last decade, it has been shown that the use of remote sensing techniques is very effective for the identification and characterization of archaeological environments, being the products derived from LiDAR sensors one of the main tools used for this purpose. In this work, different products derived from LiDAR are combined to train, by means of classifiers based on decision trees, a set of observation windows obtained from the different surface ranges of the inventoried deposits in the Autonomous Community. The models obtained are used to predict the probability that the topographic anomalies detected by the LiDAR sensors indicate or not the presence of archaeological sites.es_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isospaen
dc.subjectLiDARes_ES
dc.subjectRandom Forestes_ES
dc.subjectYacimiento arqueológicoes_ES
dc.subjectMDTes_ES
dc.subjectMulti-scale Topographic Positiones_ES
dc.subjectLocal Dominancees_ES
dc.subjectTécnicas de visualizaciónes_ES
dc.subjectLiDARes_ES
dc.subjectRandom Forestes_ES
dc.subjectArchaeological sitees_ES
dc.subjectMDTes_ES
dc.subjectMulti-scale Topographic Positiones_ES
dc.subjectLocal Dominancees_ES
dc.subjectVisualization techniqueses_ES
dc.titleUso del aprendizaje automático para la localización de enclaves arqueológicos a partir de datos LiDARes_ES
dc.typeTrabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lanaes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisen
dc.date.updated2021-10-18T11:29:32Z
dc.contributor.affiliationEscuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y Biocienciases_ES
dc.contributor.affiliationNekazaritzako Ingeniaritzako eta Biozientzietako 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 embargado 2 años / 2 urteko bahituraes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessen
dc.embargo.lift2023-10-01
dc.embargo.terms2023-10-01es_ES
dc.contributor.advisorTFEÁlvarez-Mozos, Jesúses_ES


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