Aviso: para depositar documentos, por favor, inicia sesión e identifícate con tu cuenta de correo institucional de la UCM con el botón MI CUENTA UCM. No emplees la opción AUTENTICACIÓN CON CONTRASEÑA
 

Técnicas de reducción dimensional de imágenes hiperespectrales sobre hardware reconfigurable

dc.contributor.advisorGonzález Calvo, Carlos
dc.contributor.advisorMozos Muñoz, Daniel
dc.contributor.authorFernández Gámez, Daniel
dc.date.accessioned2024-10-03T12:02:51Z
dc.date.available2024-10-03T12:02:51Z
dc.date.defense2024-05-30
dc.date.issued2024-10-03
dc.descriptionTesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Informática, Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática, leída el 30-05-2024
dc.description.abstractLas últimas décadas han sido el periodo de consolidación de la tecnología hiperespectral. Las técnicas espectrales se han afianzado como un nuevo eslabón dentro de las cadenas productivas en multitud de industrias de diferente índole, sectores tan diversos como la biomedicina, el sector minero o la industria agroalimentaria. El análisis de datos hiperespectrales permite identificar la composición, estructura y propiedades de elementos de la escena mediante el reconocimiento de patrones dentro del espectro electromagnético, siendo posible identificar materiales.La consolidación de la tecnología espectral ha hecho posible aumentar el interés de grupos de investigación e inversores, permitiendo el desarrollo de nuevos modelos e espectrómetros que han ido incrementando de manera gradual la resolución espectral, espacial, radiométrica y temporal de los dispositivos, mejorando la sensibilidad del espectro que es capaz de capturar, aumentando el número de píxeles obtenidos en cada barrido del terreno e incrementando las tasas de lectura por unidad de tiempo, reduciendo así los tiempos de captura e incrementando la precisión de los datos espectrales...
dc.description.abstractThe last few decades have been a period of consolidation of hyperspectral technology. Spectral techniques have established themselves as a new link within the prodcuction chains in a multitude of industries of different kinds, sectors as diverse as biomedicine, the mining sector, or the agri-food industry. The analysis hyperspectral data allows the identification of the composition, structure, and properties of elements in a scene through the recognition of patterns within the electromagnetic spectrum, making it possible to identify materials. The consolidation of spectral technology has made it possible to increase the interest of research groups and investors, allowing the development of new spectrometer models that have gradually increased the spectral, spatial, dadiometric, and temporal resolution of the devices, improving the sensitivity of the spectrum that it is capable of capturing, increasing the number of pixels obtained in each terrain sweep, and increasing the reading rates per unit of time, thus reducing capture tiemes and increasing the precicion of the spectral data...
dc.description.facultyFac. de Informática
dc.description.refereedTRUE
dc.description.statusunpub
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14352/108604
dc.language.isospa
dc.publication.placeMadrid
dc.publisherUniversidad Complutense de Madrid
dc.rights.accessRightsopen access
dc.subject.cdu004.9(043.2)
dc.subject.cdu004.312(043.2)
dc.subject.keywordProceso de imágenes
dc.subject.ucmInformática (Informática)
dc.subject.unesco1203.17 Informática
dc.titleTécnicas de reducción dimensional de imágenes hiperespectrales sobre hardware reconfigurable
dc.typedoctoral thesis
dspace.entity.typePublication

Download

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
T44744.pdf
Size:
68.35 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

Collections