Person: Riomoros Callejo, María Isabel
Loading...
First Name
María Isabel
Last Name
Riomoros Callejo
Affiliation
Universidad Complutense de Madrid
Faculty / Institute
Estudios estadísticos
Department
Sistemas Informáticos y Computación
Area
Lenguajes y Sistemas Informáticos
Identifiers
4 results
Search Results
Now showing 1 - 4 of 4
Item Segmentación automática de texturas en imágenes agrícolas(2010) Riomoros Callejo, María Isabel; Pajares Martínsanz, Gonzalo; Guijarro Mata-García, MaríaEn los últimos años, ha aparecido el concepto de Agricultura de Precisión, gracias al desarrollo de las nuevas tecnologías. Esto ha hecho que los problemas surgidos con las prácticas agrícolas tradicionales, tal es el caso de la utilización de herbicidas o el abonado generalizado, se vayan solventando conforme avanzan las investigaciones. En la Agricultura de Precisión se hace especial hincapié en las técnicas orientadas a la aplicación selectiva de tratamientos, es decir, al uso de herbicidas y otros productos químicos sólo en aquellas zonas en las que sea necesario. En esta investigación nuestro objetivo consiste en la identificación de forma automática de las diferentes texturas que aparecen en imágenes procedentes de campos de cultivo, concretamente de cereal y maíz. Por lo tanto, en nuestro trabajo, por un lado se identifica la parte vegetal mediante la fusión de cuatro imágenes obtenidas a partir de lo que técnicamente se conocen como índices cromáticos. Por otro lado se separan tanto la parte del suelo como del cielo, en este último caso cuando proceda, mediante el diseño de una estrategia también basada en índices de cromaticidad. Finalmente, las texturas identificadas como de vegetación o suelo se someten a un proceso de clasificación basado en el clasificador borroso con el fin de distinguir las diferentes tonalidades, que permiten discriminar diferentes tipos de vegetación y de suelo. [ABSTRACT] In recent years has emerged the concept of Precision Agriculture, by developing new technologies. This has made the problems encountered with traditional farming practices, such is the case for the use of herbicides or fertilizer widespread as they move will be by solving the research. In Precision Agriculture with special emphasis on techniques aimed at the selective application of reatments, i.e. the use of herbicides and other chemicals products only in those areas where necessary. In this research, the objective consists in the automatic identification of the different textures that appear in images from crop fields, particularly cereal and corn. Therefore, in our work, first we identify the plants by fusing four images obtained from what is technically known as chromatic indices. On the other hand, textures belonging to the soil and the sky are also separated based on the application of chromaticity. Finally, once the vegetation and the soil textures are identified, through a fuzzy clustering approach still is possible a classification for distinguishing different kinds of vegetation and soil, including shades.- Project number: 156
Item Análisis de los contenidos docentes de matemáticas en el doble grado ADE-Informática(2018) García Pineda, M. Pilar; Heras Martínez, Antonio José; Blanco García, Susana; Balbas Aparicio, Raquel; García Villalba, Luis Javier; Sandoval Orozco, Ana Lucila; Portela García-Miguel, Javier; Riomoros Callejo, María Isabel; Rebollo Castillo, Francisco Javier Item Segmentación automática de texturas en imágenes agrícolas(2016) Riomoros Callejo, María Isabel; Pajares Martinsanz, Gonzalo; Guijarro Mata-García, María; Ribeiro Seijas, AngelaEl control de malas hierbas en grandes extensiones de terreno resulta costoso y a veces contaminante desde el punto de vista medioambiental. El avance en los últimos años de los sistemas de control y automatización en agricultura ha favorecido la aparición del concepto de Agricultura de Precisión (AP), para intervenir o actuar sobre el cultivo, en el momento adecuado y en el lugar preciso. La presente tesis se ha desarrollado en el marco de dos proyectos de investigación a nivel nacional y uno europeo. Este último dentro del VII programa Marco de la Unión Europea, cuyo principal objetivo era implementar técnicas de AP de forma más eficiente mediante flotas de robots. En todos ellos, que han involucrado robots, éstos están equipados con sus correspondientes sistemas de Visión Artificial con el fin de identificar la existencia de determinadas texturas de interés con fines de tratamientos específicos o navegación segura de los vehículos, evitando obstáculos u otros elementos existentes en el campo de trabajo. Para la consecución de los objetivos mencionados resulta necesario el análisis de las imágenes procedentes de los campos de cultivo. Estas imágenes están constituidas por diferentes elementos que en su conjunto contienen diferentes tipos de estructuras, tales como: a) plantas verdes alineadas en forma de surcos o dispersas según se trate de cultivo o malas hierbas; b) suelo que constituye el sustrato; c) cielo u otros componentes añadidos. Todos ellos constituyen lo que desde el punto de vista del tratamiento de imágenes se conoce como texturas...- Project number: 104
Item Las Matemáticas Empresariales en el marco Erasmus Mundus(2017) García Pineda, María Pilar; Heras Martínez, Antonio José; Blanco García, Susana; Balbás Aparicio, Raquel; García Villalba, Luis Javier; Riomoros Callejo, María Isabel; Portela García-Miguel, Javier; Sandoval Orozco, Ana Lucila; Rebollo Castillo, Francisco JavierLa creciente importancia de los métodos cuantitativos en las ciencias económicas y empresariales nos motiva a proponer una revisión detallada de los syllabus de las materias de matemáticas que se imparten en el Grado de Administración y Dirección de Empresas, con el objetivo de Investigar las correspondencias entre nuestros syllabus y los de las mas importantes universidades a nivel internacional (en el marco Erasmus Mundus). La investigación que proponemos llevará a cabo comparaciones exhaustivas de los temarios de esta categoría de asignaturas y sus metodologías docentes, y detectará las posibles discrepancias existentes en este tipo de estudios dependiendo de la universidad que los imparte. En una segunda fase, estudiaremos las causas de las posibles diferencias detectadas y, finalmente, produciremos un sistema capaz de sugerir medidas concretas que solventen los posibles problemas detectados.