Data selection and spectral-spatial characterisation for hyperspectral image segmentation. Applications to remote sensing

dc.contributor
Universitat Jaume I. Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics
dc.contributor.author
Rajadell Rojas, Olga
dc.date.accessioned
2020-06-03T09:14:59Z
dc.date.available
2020-06-03T09:14:59Z
dc.date.issued
2013-12-17
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/10803/669093
dc.description.abstract
El análisis de imágenes ha impulsado muchos descubrimientos en la ciencia actual. Esta tesis se centra en el análisis de imágenes remotas para inspección aérea, exactamente en el problema de segmentación y clasificación de acuerdo al uso del suelo. Desde el nacimiento de los sensores hiperespectrales su uso ha sido vital para esta tarea ya que facilitan y mejoran sustancialmente el resultado. Sin embargo el uso de imágenes hiperespectrales entraña, entre otros, problemas de dimensionalidad y de interacción con los expertos. Proponemos mejoras que ayuden a paliar estos inconvenientes y hagan el problema mas eficiente.
dc.description.abstract
Lately image analysis have aided many discoveries in research. This thesis focusses on the analysis of remote sensed images for aerial inspection. It tackles the problem of segmentation and classification according to land usage. In this field, the use of hyperspectral images has been the trend followed since the emergence of hyperspectral sensors. This type of images improves the performance of the task but raises some issues. Two of those issues are the dimensionality and the interaction with experts. We propose enhancements overcome them. Efficiency and economic reasons encouraged to start this work. The enhancements introduced in this work allow to tackle segmentation and classification of this type of images using less data, thus increasing the efficiency and enabling the design task specific sensors which are cheaper. Also, our enhacements allow to perform the same task with less expert collaboration which also decreases the costs and accelerates the process.
dc.format.extent
202 p.
dc.format.mimetype
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Universitat Jaume I
dc.rights.license
ADVERTIMENT. Tots els drets reservats. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.
dc.source
TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
dc.subject
hyperspectral
dc.subject
remote sensed images
dc.subject
classification
dc.subject
segmentation
dc.subject
characterization
dc.subject
texture
dc.subject.other
Tecnologies de la informació i les comunicacions (TIC)
dc.title
Data selection and spectral-spatial characterisation for hyperspectral image segmentation. Applications to remote sensing
dc.type
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.subject.udc
004
dc.subject.udc
68
dc.contributor.director
García-Sevilla, Pedro
dc.contributor.director
Pla Bañón, Filiberto
dc.embargo.terms
cap
dc.rights.accessLevel
info:eu-repo/semantics/openAccess


Documentos

2013_Tesis_Rajadell Rojas_Olga.pdf

6.771Mb PDF

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)