Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Capítulo de libro:
Aplicación de Redes Neuronales CGS para optimizar la deteccion de fuegos en Asturias
Año:2011
Áreas de investigación
  • Inteligencia artificial (redes neuronales, lógica borrosa, sistemas expertos, etc),
  • Teledetección
Datos
Descripción
Growing Cell Structures (GCS) is a SOM (Self-organizing map) model with a dynamic architecture, adding and eliminating neurons during the adaptation process of the artificial neural network (ANN). In this work a methodology to classify MODIS images, based on growing unsupervised self-organizing neural network (GCS-Growing Cell Structures) is proposed and focused on monitoring of forest fire. All used images were corrected atmospherically, orthorectified and corrected topographically. Finally, maps obtained were contrasted with the fireman alert information.
Internacional
No
DOI
Edición del Libro
Editorial del Libro
Carmen Recondo Gonzalez y Enrique Pendas Molina ed.
ISBN
0-0000-000-00
Serie
Título del Libro
Teledetección. Bosques y Cambio Climático
Desde página
493
Hasta página
496
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Maria Soledad Delgado Sanz (UPM)
  • Autor: M.Estibaliz Martinez Izquierdo (UPM)
  • Autor: Agueda Arquero Hidalgo (UPM)
  • Autor: Consuelo Gonzalo Martin (UPM)
  • Autor: Carmen RecondoGonzalez (Universidad de Oviedo)
  • Autor: Adan Abajo Chic (INDUROT)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • 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
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