Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Communications at congresses:
Uso de Redes Neuronales Autoorganizativas Dinámicas no Supervisadas para la Discriminación de tipos de aguas en Lagos.
Year:2008
Research Areas
  • Processing and signal analysis
Information
Abstract
En este trabajo se presenta una metodología no supervisada de clasificación basada en redes neuronales autoorganizativas dinámicas (GCS), que utiliza todos los píxeles de un lago en particular para obtener un modelo simplificado de esta información que permita determinar a qué clase pertenece cada píxel. El único dato que debe establecerse es el número de clases que se desean discriminar. El resto del proceso se produce de manera automática. En general, el método se divide en tres fases: reducir el volumen de información original, intentando minimizar la pérdida de conocimiento y eliminando redundancias presentes en los datos; analizar y obtener un conjunto de vectores representativos de cada una de las clases a discriminar; y finalmente, clasificar los píxeles de la imagen original. En las tres fases se utiliza el modelo GCS como base. El método que se propone se ha aplicado a una escena, de 7 mega píxeles, de una imagen capturada por el sensor multiespectral del satélite KOMPSAT.
International
No
Congress
SELPER, Capítulo Cuba
960
Place
La Habana, Cuba
Reviewers
Si
ISBN/ISSN
978-959-247-063-7
Start Date
22/09/2008
End Date
26/09/2008
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La Geomática al servicio de la Geociencia por un desarrollo sostenible.
Participants
  • Autor: Maria Soledad Delgado Sanz (UPM)
  • Autor: M.Estibaliz Martinez Izquierdo (UPM)
  • Autor: Consuelo Gonzalo Martin (UPM)
  • Autor: Agueda Arquero Hidalgo (UPM)
  • Autor: Mario Fernando Lillo Saavedra (UPM)
Research Group, Departaments and Institutes related
  • Creador: Grupo de Investigación: Informática Aplicada al Procesado de Señal e Imagen
  • Departamento: Arquitectura y Tecnología de Sistemas Informáticos
  • Departamento: Organización y Estructura de la Información
S2i 2020 Observatorio de investigación @ UPM con la colaboración del Consejo Social UPM
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