29 resultados para IMAGEN

em Universidad Politécnica de Madrid


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El presente trabajo investiga la diferencia existente entre el contenido de Fe teórico definido en marmatita (esfalerita con 10% a 26% Fe) y el contenido real (9% Fe) determinado por Microsonda Electrónica (MS) en muestras de este mineral procedentes del locus typicus. Se trata de determinar si el mineral estaba correctamente definido en origen, combinando los estudios de MS y el Análisis Digital de Imagen (ADI) sobre probetas pulidas de la Mina de Marmato, Colombia. Se demuestra que las inclusiones microscópicas de otras fases portadoras de Fe (pirrotita, calcopirita) en esfalerita aportan una cantidad de Fe que puede ser significativa (~1.5 % en las muestras analizadas). Dichas fases no podían separarse cuando se definió la marmatita (1929) y, por tanto, el Fe de las mismas se habría atribuido a la esfalerita.

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El análisis cuantitativo de las fases minerales visibles en probetas pulidas mediante un sistema experto y automático representan un eficaz complemento a las técnicas tradicionales de microscopía de reflexión. El Análisis digital de imagen, ADI, en comparación con las técnicas habitualmente usadas de cuantificación (platina integradora), supone un ahorro enorme de tiempo, a la vez que facilita un potentísimo instrumento para el tratamiento estadístico de las medidas que se realizan.

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La identificación automática de las fases minerales visibles en probetas pulidas mediante un sistema experto es un pre-requisito indispensable para la aplicación de las técnicas tradicionales de microscopía a los problemas industriales con un elevado rendimiento. Para su consecución, ha sido necesario obtener una óptima y homogénea calidad de pulido en las muestras utilizadas, lograr la puesta a punto del equipo de Análisis digital de imagen -ADI- y aplicar un análisis multiespectral sobre la imagen en color (RGB) obtenida en origen. Para este estudio inicial fueron analizadas un conjunto de probetas de menas sulfuradas con los minerales más comunes: la colección Rehwald, descrita por Randohr (1980) y estudiadas de nuevo para este objetivo específico.

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Technological and environmental problems related to ore processing are a serious limitation for sustainable development of mineral resources, particularly for countries / companies rich in ores, but with little access to sophisticated technology, e.g. in Latin America. Digital image analysis (DIA) can provide a simple, unexpensive and broadly applicable methodology to assess these problems, but this methodology has to be carefully defined, to produce reproducible and relevant information.

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Esta investigación realiza un estudio de la imagen de marca de distintas entidades financieras que operan en España. Para llevar a cabo esta investigación se utiliza una técnica de marketing denominada Evaluación Periódica de la Imagen (EPI), que proporciona una combinación de las ventajas de las técnicas cuantitativas y cualitativas. Los resultados obtenidos muestran que las dos entidades financieras percibidas más iguales entre sí son La Caixa y Caja Madrid; por el contrario, las dos entidades percibidas más diferentes son el Santander y Caja Madrid. Finalmente, el estudio muestra la imagen relativa, imagen individual y un mapa de posicionamiento de las entidades analizadas.

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El presente proyecto fin de carrera consiste en el diseño, desarrollo e implementación de una aplicación informática cuya función sea la identificación de distintos ficheros de imagen, audio y video y la interpretación y presentación de los metadatos asociados a los mismos. El software desarrollado, EXTRACTORDATOS_LBS, reconocerá el tipo de formato del fichero bajo estudio a partir del análisis de los bytes de identificación contenidos en la cabecera del archivo. En base a la información registrada en dicha cabecera, la aplicación interpretará el contenido de los metadatos asociados al fichero, mostrando por pantalla aquellos que resulten de interés para el análisis de los mismos. Previamente a la implementación del software se acomete el análisis teórico de los formatos de diversos archivos multimedia, recogidos en múltiples normas y recomendaciones. Tras esa identificación, se procede al desarrollo de la aplicación EXTRACTORDATOS_LBS , que informa de los parámetros de interés contenidos en las cabeceras de los archivos. El desarrollo se ilustra con los diagramas conceptuales asociados a la arquitectura del software implementado. De igual forma, se muestran las salidas por pantalla de una serie de ficheros de muestra, y se presenta el manual de usuario de la aplicación. La versión electrónica de este documento acompaña el ejecutable que permite el análisis de los archivos. This final project consists in the design, development and implementation of a computer application whose function is the identification of different image, audio and video files and the interpretation and presentation of their metadata. The software developed, EXTRACTORDATOS_LBS, will recognize the type of the file under study through the analysis of the identification bytes contained on the file’s header. Based on information registered in this header, the application will interpret the metadata content associated to file, displaying the most interesting ones for their analysis. Prior to the software implementation, a theoretical analysis of the different formats of media files is undertaken. After this identification, the application EXTRACTORDATOS_LBS is developed. This software analyzes and displays the most interesting parameters contained in multimedia file’s header. The development of the application is illustrated with flow charts associated to the architecture of the software. Furthermore, some graphic examples of use of the program are included, as well as the user’s manual. The electronic version of this document attaches the executable file that permits file analysis.

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Uno de los aspectos fundamentales en un sistema de cirugía guiada por imagen (CGI) es la localización del instrumental quirúrgico con respecto a la anatomía del paciente. Los sistemas basados en sensores ofrecen buenos niveles de precisión, pero son sensibles a distintas fuentes de ruido en el quirófano y contribuyen a la sobrecarga tecnológica del mismo. Una alternativa novedosa es analizar la imagen del vídeo endoscópico para llevar a cabo la detección y localización espacial del instrumental. Se presenta en este trabajo la validación de dos métodos, basados en el diámetro aparente y en la sección transversal del instrumental, para la localización espacial del instrumental a partir de los bordes y la posición 2D de la punta en la imagen. La validación, llevada a cabo en un simulador físico, se realiza comparando los resultados con el sistema Kinescan/IBV. Los resultados muestran para cada método un error medio de 12,7 y 12,8 mm respectivamente. La incorporación de estos algoritmos dentro del paradigma de navegación propuesto en el proyecto THEMIS permitirá al cirujano conocer la posición del instrumental de forma no intrusiva y transparente, sin necesidad de equipamiento adicional en el quirófano.

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Algunas levaduras son capaces de producir deterioro en alimentos desarrollándose en su superficie como colonias. La medida del crecimiento de éstas evaluando el aumento de células viables es una técnica laboriosa y tediosa, mientras que la medida del aumento de su radio proporciona un resultado inmediato. En este trabajo, como alternativa a la medición manual del radio de la colonia, se plantea el empleo de técnicas de análisis de imagen que permiten automatizar el proceso de medición. A partir de las imágenes escaladas digitales, adquiridas en escala de gris de las colonias en crecimiento se ha desarrollado un algoritmo de análisis de imagen con el software MATLAB®. Esta herramienta se ha utilizado para procesar diariamente las imágenes de colonias de cuatro especies de levaduras deteriorantes: Zygosaccharomyces rouxii, Debaryomyces hansenii, Saccharomyces cerevisiae y Rhodotorula glutinis. El error de predicción del tamaño de la colonia al aplicar el algoritmo es comparable con el cometido en la medición manual, no superando en ambos casos el 3-4% y obteniéndose un ajuste medio (R2) entre ambas mediciones de 0.99, ajuste consistente e independiente de la especie de levadura estudiada. La observación de que el crecimiento bifásico del radio está correlacionado con las fases de aumento de células viables hace de este algoritmo una excelente herramienta.

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En este proyecto se aborda la transducción óptico-sonora utilizando métodos de tratamiento digital de imagen. Para llevar a cabo el proyecto se consideran únicamente métodos de bajo presupuesto, por lo que para realizar todo el proceso de conversión óptico-sonora se utilizan un ordenador y un escáner doméstico. Como el principal objetivo del proyecto es comprobar si es viable utilizar el tratamiento digital de imagen como conversor no se ha contemplado la utilización de equipamiento profesional. La utilidad de este proyecto está en la restauración del sonido de material fílmico con importantes degradaciones, tales que no sea posible su reproducción en un proyector. Con el prototipo que se propone, realizado con el software de programación Matlab, se consigue digitalizar el audio analógico de las películas en malas condiciones ya que la captura de audio se efectúa de manera óptica sobre las bandas sonoras. Lo conseguido en este proyecto cobra especial importancia si se tiene en cuenta la cantidad de material cinematográfico que hay en películas de celulosa. La conservación de dicho material requiere unas condiciones de almacenamiento muy específicas para que el soporte no se vea afectado, pero con el paso del tiempo es habitual que las bobinas de película presenten deformaciones o incluso ruptura. Aplicando métodos de tratamiento digital de imagen es posible restaurar el audio de fragmentos de película que no puedan ser expuestos a la tensión producida por los rodillos de los proyectores, incluso es posible recuperar el audio de fotogramas concretos ya que la digitalización del audio se realiza capturando la imagen de la forma de onda. Por ello, el procedimiento seguido para digitalizar la película debe ser poco intrusivo para garantizar la conservación del soporte fílmico. Cabe destacar que en este proyecto se ha realizado la conversión óptico-sonora sobre las bandas de sonido analógicas de área variable presentes en la película, pero el procedimiento es aplicable también a las bandas de área variable realizando modificaciones en el prototipo. Esto último queda fuera del objetivo de este proyecto, pero puede ser un trabajo futuro. ABSTRACT This project addresses optical to sound conversion using digital image processing methods. To carry out the project are considered only low-budget methods , so for all optical to sound conversion process using a computer and a home scanner . As the main application of this project is to test the feasibility of using the digital image processing as a converter does not contemplate the use of professional equipment. The main objective of this project is the restoration of sound film material with significant impairments , such is not possible playback on a projector. With the proposed prototype , made with Matlab programming software , you get digitize analog audio bad movies because the audio capture is performed optically on the soundtracks. The achievements in this project is especially important if you consider the amount of film material is in cellulose films . The preservation of such material requires a very specific storage conditions to which the support is not affected , but over time it is common for film reels presenting deformations or even rupture. Applying methods of digital image processing is possible to restore the audio from movie clips that can not be exposed to the tension produced by the rollers of the projectors , it is even possible to retrieve specific frames audio and audio that digitization is done by capturing the image of the waveform. Therefore, the procedure used to digitize the film should be bit intrusive to ensure the conservation of the film medium. Note that in this project was carried out optical to sound conversion on analog variable area soundtracks present in the film, but the procedure is applicable to variable-area bands making changes to the prototype. The latter is beyond the scope of this project, but can be a future work.

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En este proyecto se exponen, por un lado, los fundamentos de un nuevo sistema de codificación de imagen. Este sistema, llamado Logarithmical Hoping Encoding (LHE) codifica cada píxel de la imagen utilizando saltos logarítmicos en el dominio del espacio, es decir, trabajando con los valores de luminancia y crominancia de los píxeles, sin necesidad de pasar al dominio de la frecuencia. Además, se realiza el análisis de dicho sistema y se ofrecen resultados comparativos con formatos de compresión actuales, tales como JPEG. Por otro lado, se presentan las primeras ideas para el desarrollo de un sistema que permita comprimir vídeo utilizando la tecnología LHE. Así mismo, se muestran los primeros resultados obtenidos y las conclusiones derivadas de los mismos.

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La mineralogía de procesos se ha convertido en los últimos años en una herramienta indispensable dentro del ámbito minero-metalúrgico debido fundamentalmente a la emergencia de la Geometalurgia. Esta disciplina en auge, a través de la integración de datos geológicos, mineros y metalúrgicos, proporciona la información necesaria para que el circuito de concentración mineral pueda responder de manera rápida y eficaz a la variabilidad mineralógica inherente a la geología del yacimiento. Para la generación del modelo geometalúrgico, la mineralogía de procesos debe aportar datos cuantitativos sobre los rasgos mineralógicos influyentes en el comportamiento de los minerales y para ello se apoya en el uso de sistemas de análisis mineralógico automatizado. Estos sistemas son capaces de proporcionar gran cantidad de datos mineralógicos de manera rápida y precisa. Sin embargo, cuando se trata de la caracterización de la textura, el mineralogista debe recurrir a descripciones cualitativas basadas en la observación, ya que los sistemas actuales no ofrecen información textural automatizada. Esta tesis doctoral surge precisamente para proporcionar de manera sistemática información textural relevante para los procesos de concentración mineral. La tesis tiene como objetivo principal la identificación y caracterización del tipo de intercrecimiento que un determinado mineral presenta en las partículas minerales, e inicialmente se han tenido en cuenta los siete tipos de intercrecimiento considerados como los más relevantes bajo el punto de vista del comportamiento de las partículas minerales durante flotación, lixiviación y molienda. Para alcanzar este objetivo se ha desarrollado una metodología basada en el diseño y cálculo de una serie de índices numéricos, a los que se ha llamado índices mineralúrgicos, que cumplen una doble función: por un lado, cada índice aporta información relevante para caracterizar los principales rasgos mineralógicos que gobiernan el comportamiento de las partículas minerales a lo largo de los procesos de concentración y por otro lado, estos índices sirven como variables discriminantes para identificar el tipo de intercrecimiento mineral mediante la aplicación de Análisis Discriminante. Dentro del conjunto de índices propuestos en este trabajo, se han considerado algunos índices propuestos por otros autores para su aplicación tanto en el ámbito de la mineralogía como en otros ámbitos de la ciencia de materiales. Se trata del Índice de Contigüidad (Gurland, 1958), Índice de Intercrecimiento (Amstutz y Giger, 1972) e Índice de Coordinación (Jeulin, 1981), adaptados en este caso para el análisis de partículas minerales. El diseño de los índices se ha basado en los principios básicos de la Estereología y el análisis digital de imagen, y su cálculo se ha llevado a cabo aplicando el método de interceptos lineales mediante la programación en MATLAB de varias rutinas. Este método estereológico permite recoger una serie de medidas a partir de las que es posible calcular varios parámetros, tanto estereológicos como geométricos, que han servido de base para calcular los índices mineralúrgicos. Para evaluar la capacidad discriminatoria de los índices mineralúrgicos se han seleccionado 200 casos en los que se puede reconocer de manera clara alguno de los siete tipos de intercrecimiento considerados inicialmente en este trabajo. Para cada uno de estos casos se han calculado los índices mineralúrgicos y se ha aplicado Análisis Discriminante, obteniendo un porcentaje de acierto en la clasificación del 95%. Esta cifra indica que los índices propuestos son discriminadores fiables del tipo de intercrecimiento. Una vez probada la capacidad discriminatoria de los índices, la metodología desarrollada ha sido aplicada para caracterizar una muestra de un concentrado de cobre procedente de la mina Kansanshi (Zambia). Esta caracterización se ha llevado a cabo para obtener la distribución de calcopirita según su tipo de intercrecimiento. La utilidad de esta distribución ha sido analizada bajo diferentes puntos de vista y en todos ellos los índices mineralúrgicos aportan información valiosa para caracterizar el comportamiento mineralúrgico de las partículas minerales. Los resultados derivados tanto del Análisis Discriminante como de la caracterización del concentrado de Kansanshi muestran la fiabilidad, utilidad y versatilidad de la metodología desarrollada, por lo que su integración como herramienta rutinaria en los sistemas actuales de análisis mineralógico pondría a disposición del mineralurgista gran cantidad de información textural complementaria a la información ofrecida por las técnicas actuales de caracterización mineralógica. ABSTRACT Process mineralogy has become in the last decades an essential tool in the mining and metallurgical sphere, especially driven by the emergence of Geometallurgy. This emergent discipline provides required information to efficiently tailor the circuit performance to the mineralogical variability inherent to ore deposits. To contribute to the Geometallurgical model, process mineralogy must provide quantitative data about the main mineralogical features implied in the minerallurgical behaviour of minerals. To address this characterisation, process mineralogy relies on automated systems. These systems are capable of providing a large amount of data quickly and accurately. However, when it comes to the characterisation of texture, mineralogists need to turn to qualitative descriptions based on observation, due to the fact that current systems can not offer quantitative textural information in a routine way. Aiming at the automated characterisation of textural information, this doctoral thesis arises to provide textural information relevant for concentration processes in a systematic way. The main objective of the thesis is the automated identification and characterisation of intergrowth types in mineral particles. Initially, the seven intergrowth types most relevant for flotation, leaching and grinding are considered. To achieve this goal, a methodology has been developed based on the computation of a set of numerical indices, which have been called minerallurgical indices. These indices have been designed with two main purposes: on the one hand, each index provides information to characterise the main mineralogical features which determine particle behaviour during concentration processes and, on the other hand, these indices are used as discriminant variables for identifying the intergrowth type by Discriminant Analysis. Along with the indices developed in this work, three indices proposed by other authors belonging to different fields of materials science have been also considered after being adapted to the analysis of mineral particles. These indices are Contiguity Index (Gurland, 1958), Intergrowth Index (Amstutz and Giger, 1972) and Coordination Index (Jeulin, 1981). The design of minerallurgical indices is based on the fundamental principles of Stereology and Digital Image Analysis. Their computation has been carried out using the linear intercepts method, implemented by means of MATLAB programming. This stereological method provides a set of measurements to obtain several parameters, both stereological and geometric. Based on these parameters, minerallurgical indices have been computed. For the assessment of the discriminant capacity of the developed indices, 200 cases have been selected according to their internal structure, so that one of the seven intergrowth types initially considered in this work can be easily recognised in any of their constituents. Minerallurgical indices have been computed for each case and used as discriminant variables. After applying discriminant analysis, 95% of the cases were correctly classified. This result shows that the proposed indices are reliable identifiers of intergrowth type. Once the discriminant power of the indices has been assessed, the developed methodology has been applied to characterise a copper concentrate sample from the Kansanshi copper mine (Zambia). This characterisation has been carried out to quantify the distribution of chalcopyrite with respect to intergrowth types. Different examples of the application of this distribution have been given to test the usefulness of the method. In all of them, the proposed indices provide valuable information to characterise the minerallurgical behaviour of mineral particles. Results derived from both Discriminant Analysis and the characterisation of the Kansanshi concentrate show the reliability, usefulness and versatility of the developed methodology. Therefore, its integration as a routine tool in current systems of automated mineralogical analysis should make available for minerallurgists a great deal of complementary information to treat the ore more efficiently.

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El objeto de esta Tesis doctoral es el desarrollo de una metodologia para la deteccion automatica de anomalias a partir de datos hiperespectrales o espectrometria de imagen, y su cartografiado bajo diferentes condiciones tipologicas de superficie y terreno. La tecnologia hiperespectral o espectrometria de imagen ofrece la posibilidad potencial de caracterizar con precision el estado de los materiales que conforman las diversas superficies en base a su respuesta espectral. Este estado suele ser variable, mientras que las observaciones se producen en un numero limitado y para determinadas condiciones de iluminacion. Al aumentar el numero de bandas espectrales aumenta tambien el numero de muestras necesarias para definir espectralmente las clases en lo que se conoce como Maldicion de la Dimensionalidad o Efecto Hughes (Bellman, 1957), muestras habitualmente no disponibles y costosas de obtener, no hay mas que pensar en lo que ello implica en la Exploracion Planetaria. Bajo la definicion de anomalia en su sentido espectral como la respuesta significativamente diferente de un pixel de imagen respecto de su entorno, el objeto central abordado en la Tesis estriba primero en como reducir la dimensionalidad de la informacion en los datos hiperespectrales, discriminando la mas significativa para la deteccion de respuestas anomalas, y segundo, en establecer la relacion entre anomalias espectrales detectadas y lo que hemos denominado anomalias informacionales, es decir, anomalias que aportan algun tipo de informacion real de las superficies o materiales que las producen. En la deteccion de respuestas anomalas se asume un no conocimiento previo de los objetivos, de tal manera que los pixeles se separan automaticamente en funcion de su informacion espectral significativamente diferenciada respecto de un fondo que se estima, bien de manera global para toda la escena, bien localmente por segmentacion de la imagen. La metodologia desarrollada se ha centrado en la implicacion de la definicion estadistica del fondo espectral, proponiendo un nuevo enfoque que permite discriminar anomalias respecto fondos segmentados en diferentes grupos de longitudes de onda del espectro, explotando la potencialidad de separacion entre el espectro electromagnetico reflectivo y emisivo. Se ha estudiado la eficiencia de los principales algoritmos de deteccion de anomalias, contrastando los resultados del algoritmo RX (Reed and Xiaoli, 1990) adoptado como estandar por la comunidad cientifica, con el metodo UTD (Uniform Targets Detector), su variante RXD-UTD, metodos basados en subespacios SSRX (Subspace RX) y metodo basados en proyecciones de subespacios de imagen, como OSPRX (Orthogonal Subspace Projection RX) y PP (Projection Pursuit). Se ha desarrollado un nuevo metodo, evaluado y contrastado por los anteriores, que supone una variacion de PP y describe el fondo espectral mediante el analisis discriminante de bandas del espectro electromagnetico, separando las anomalias con el algortimo denominado Detector de Anomalias de Fondo Termico o DAFT aplicable a sensores que registran datos en el espectro emisivo. Se han evaluado los diferentes metodos de deteccion de anomalias en rangos del espectro electromagnetico del visible e infrarrojo cercano (Visible and Near Infrared-VNIR), infrarrojo de onda corta (Short Wavelenght Infrared-SWIR), infrarrojo medio (Meadle Infrared-MIR) e infrarrojo termico (Thermal Infrared-TIR). La respuesta de las superficies en las distintas longitudes de onda del espectro electromagnetico junto con su entorno, influyen en el tipo y frecuencia de las anomalias espectrales que puedan provocar. Es por ello que se han utilizado en la investigacion cubos de datos hiperepectrales procedentes de los sensores aeroportados cuya estrategia y diseno en la construccion espectrometrica de la imagen difiere. Se han evaluado conjuntos de datos de test de los sensores AHS (Airborne Hyperspectral System), HyMAP Imaging Spectrometer, CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager), AVIRIS (Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer), HYDICE (Hyperspectral Digital Imagery Collection Experiment) y MASTER (MODIS/ASTER Simulator). Se han disenado experimentos sobre ambitos naturales, urbanos y semiurbanos de diferente complejidad. Se ha evaluado el comportamiento de los diferentes detectores de anomalias a traves de 23 tests correspondientes a 15 areas de estudio agrupados en 6 espacios o escenarios: Urbano - E1, Semiurbano/Industrial/Periferia Urbana - E2, Forestal - E3, Agricola - E4, Geologico/Volcanico - E5 y Otros Espacios Agua, Nubes y Sombras - E6. El tipo de sensores evaluados se caracteriza por registrar imagenes en un amplio rango de bandas, estrechas y contiguas, del espectro electromagnetico. La Tesis se ha centrado en el desarrollo de tecnicas que permiten separar y extraer automaticamente pixeles o grupos de pixeles cuya firma espectral difiere de manera discriminante de las que tiene alrededor, adoptando para ello como espacio muestral parte o el conjunto de las bandas espectrales en las que ha registrado radiancia el sensor hiperespectral. Un factor a tener en cuenta en la investigacion ha sido el propio instrumento de medida, es decir, la caracterizacion de los distintos subsistemas, sensores imagen y auxiliares, que intervienen en el proceso. Para poder emplear cuantitativamente los datos medidos ha sido necesario definir las relaciones espaciales y espectrales del sensor con la superficie observada y las potenciales anomalias y patrones objetivos de deteccion. Se ha analizado la repercusion que en la deteccion de anomalias tiene el tipo de sensor, tanto en su configuracion espectral como en las estrategias de diseno a la hora de registrar la radiacion prodecente de las superficies, siendo los dos tipos principales de sensores estudiados los barredores o escaneres de espejo giratorio (whiskbroom) y los barredores o escaneres de empuje (pushbroom). Se han definido distintos escenarios en la investigacion, lo que ha permitido abarcar una amplia variabilidad de entornos geomorfologicos y de tipos de coberturas, en ambientes mediterraneos, de latitudes medias y tropicales. En resumen, esta Tesis presenta una tecnica de deteccion de anomalias para datos hiperespectrales denominada DAFT en su variante de PP, basada en una reduccion de la dimensionalidad proyectando el fondo en un rango de longitudes de onda del espectro termico distinto de la proyeccion de las anomalias u objetivos sin firma espectral conocida. La metodologia propuesta ha sido probada con imagenes hiperespectrales reales de diferentes sensores y en diferentes escenarios o espacios, por lo tanto de diferente fondo espectral tambien, donde los resultados muestran los beneficios de la aproximacion en la deteccion de una gran variedad de objetos cuyas firmas espectrales tienen suficiente desviacion respecto del fondo. La tecnica resulta ser automatica en el sentido de que no hay necesidad de ajuste de parametros, dando resultados significativos en todos los casos. Incluso los objetos de tamano subpixel, que no pueden distinguirse a simple vista por el ojo humano en la imagen original, pueden ser detectados como anomalias. Ademas, se realiza una comparacion entre el enfoque propuesto, la popular tecnica RX y otros detectores tanto en su modalidad global como local. El metodo propuesto supera a los demas en determinados escenarios, demostrando su capacidad para reducir la proporcion de falsas alarmas. Los resultados del algoritmo automatico DAFT desarrollado, han demostrado la mejora en la definicion cualitativa de las anomalias espectrales que identifican a entidades diferentes en o bajo superficie, reemplazando para ello el modelo clasico de distribucion normal con un metodo robusto que contempla distintas alternativas desde el momento mismo de la adquisicion del dato hiperespectral. Para su consecucion ha sido necesario analizar la relacion entre parametros biofisicos, como la reflectancia y la emisividad de los materiales, y la distribucion espacial de entidades detectadas respecto de su entorno. Por ultimo, el algoritmo DAFT ha sido elegido como el mas adecuado para sensores que adquieren datos en el TIR, ya que presenta el mejor acuerdo con los datos de referencia, demostrando una gran eficacia computacional que facilita su implementacion en un sistema de cartografia que proyecte de forma automatica en un marco geografico de referencia las anomalias detectadas, lo que confirma un significativo avance hacia un sistema en lo que se denomina cartografia en tiempo real. The aim of this Thesis is to develop a specific methodology in order to be applied in automatic detection anomalies processes using hyperspectral data also called hyperspectral scenes, and to improve the classification processes. Several scenarios, areas and their relationship with surfaces and objects have been tested. The spectral characteristics of reflectance parameter and emissivity in the pattern recognition of urban materials in several hyperspectral scenes have also been tested. Spectral ranges of the visible-near infrared (VNIR), shortwave infrared (SWIR) and thermal infrared (TIR) from hyperspectral data cubes of AHS (Airborne Hyperspectral System), HyMAP Imaging Spectrometer, CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager), AVIRIS (Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer), HYDICE (Hyperspectral Digital Imagery Collection Experiment) and MASTER (MODIS/ASTER Simulator) have been used in this research. It is assumed that there is not prior knowledge of the targets in anomaly detection. Thus, the pixels are automatically separated according to their spectral information, significantly differentiated with respect to a background, either globally for the full scene, or locally by the image segmentation. Several experiments on different scenarios have been designed, analyzing the behavior of the standard RX anomaly detector and different methods based on subspace, image projection and segmentation-based anomaly detection methods. Results and their consequences in unsupervised classification processes are discussed. Detection of spectral anomalies aims at extracting automatically pixels that show significant responses in relation of their surroundings. This Thesis deals with the unsupervised technique of target detection, also called anomaly detection. Since this technique assumes no prior knowledge about the target or the statistical characteristics of the data, the only available option is to look for objects that are differentiated from the background. Several methods have been developed in the last decades, allowing a better understanding of the relationships between the image dimensionality and the optimization of search procedures as well as the subpixel differentiation of the spectral mixture and its implications in anomalous responses. In other sense, image spectrometry has proven to be efficient in the characterization of materials, based on statistical methods using a specific reflection and absorption bands. Spectral configurations in the VNIR, SWIR and TIR have been successfully used for mapping materials in different urban scenarios. There has been an increasing interest in the use of high resolution data (both spatial and spectral) to detect small objects and to discriminate surfaces in areas with urban complexity. This has come to be known as target detection which can be either supervised or unsupervised. In supervised target detection, algorithms lean on prior knowledge, such as the spectral signature. The detection process for matching signatures is not straightforward due to the complications of converting data airborne sensor with material spectra in the ground. This could be further complicated by the large number of possible objects of interest, as well as uncertainty as to the reflectance or emissivity of these objects and surfaces. An important objective in this research is to establish relationships that allow linking spectral anomalies with what can be called informational anomalies and, therefore, identify information related to anomalous responses in some places rather than simply spotting differences from the background. The development in recent years of new hyperspectral sensors and techniques, widen the possibilities for applications in remote sensing of the Earth. Remote sensing systems measure and record electromagnetic disturbances that the surveyed objects induce in their surroundings, by means of different sensors mounted on airborne or space platforms. Map updating is important for management and decisions making people, because of the fast changes that usually happen in natural, urban and semi urban areas. It is necessary to optimize the methodology for obtaining the best from remote sensing techniques from hyperspectral data. The first problem with hyperspectral data is to reduce the dimensionality, keeping the maximum amount of information. Hyperspectral sensors augment considerably the amount of information, this allows us to obtain a better precision on the separation of material but at the same time it is necessary to calculate a bigger number of parameters, and the precision lowers with the increase in the number of bands. This is known as the Hughes effects (Bellman, 1957) . Hyperspectral imagery allows us to discriminate between a huge number of different materials however some land and urban covers are made up with similar material and respond similarly which produces confusion in the classification. The training and the algorithm used for mapping are also important for the final result and some properties of thermal spectrum for detecting land cover will be studied. In summary, this Thesis presents a new technique for anomaly detection in hyperspectral data called DAFT, as a PP's variant, based on dimensionality reduction by projecting anomalies or targets with unknown spectral signature to the background, in a range thermal spectrum wavelengths. The proposed methodology has been tested with hyperspectral images from different imaging spectrometers corresponding to several places or scenarios, therefore with different spectral background. The results show the benefits of the approach to the detection of a variety of targets whose spectral signatures have sufficient deviation in relation to the background. DAFT is an automated technique in the sense that there is not necessary to adjust parameters, providing significant results in all cases. Subpixel anomalies which cannot be distinguished by the human eye, on the original image, however can be detected as outliers due to the projection of the VNIR end members with a very strong thermal contrast. Furthermore, a comparison between the proposed approach and the well-known RX detector is performed at both modes, global and local. The proposed method outperforms the existents in particular scenarios, demonstrating its performance to reduce the probability of false alarms. The results of the automatic algorithm DAFT have demonstrated improvement in the qualitative definition of the spectral anomalies by replacing the classical model by the normal distribution with a robust method. For their achievement has been necessary to analyze the relationship between biophysical parameters such as reflectance and emissivity, and the spatial distribution of detected entities with respect to their environment, as for example some buried or semi-buried materials, or building covers of asbestos, cellular polycarbonate-PVC or metal composites. Finally, the DAFT method has been chosen as the most suitable for anomaly detection using imaging spectrometers that acquire them in the thermal infrared spectrum, since it presents the best results in comparison with the reference data, demonstrating great computational efficiency that facilitates its implementation in a mapping system towards, what is called, Real-Time Mapping.

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En la actualidad hay una gran diferencia en la calidad de pimentón molido procesado en "La Vera" por el método tradicional (secado con humo), y el procesado en otras regiones con métodos más rápidos y baratos (secado forzoso con estufa). Esto hace necesario disponer de un sistema capaz de establecer, por un lado, la estabilidad de carotenoides (responsables de la coloración), y por otro lado detectar diferente» grados de mezcla de pimentones de distintas calidades. Para determinar la estabilidad de color, en este estudio se ha empleado un proceso de envejecimiento acelerado mediante luz UV; se fabricó una cámara que degrada rápidamente el color de las muestras según su estabilidad de color. Como procedimiento de medida de dicho envejecimiento se ha testado la reflexión óptica y el análisis de imagen El primer procedimiento es por medio de reflexión óptica coa un espectrofotómetro modelo Minolta C-508Í, el segundo procedimiento es por medio de análisis de imagen Se realizaron muestras en cuatro fechas distintas para comprobar la repetibilidad del procedimiento, y con 35 muestras por fecha, que pertenecen a siete grupos de diferentes grados de mezcla de pimentón de La Vera y otro de peor calidad (1:0, 6:1.3:1. 1:1. 1:3. 1 6,0:1). Para la reflexión óptica se utilizó el espectro visible, entre 400 y 700 nm de longitud de onda, con una resolución de 20 nm. Para el análisis de imagen se obtuvo el histograma de imágenes en blanco y negro de las muestras. Del espectro y del histograma de cada una de las muestras se obtuvieron variables con las que se realizaron análisis estadísticos que permiten predecir la calidad de las muestras con un ajuste (r1) de 0.989 en el caso de reflexión óptica y 0.941 para el análisis de imagen.

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El sistema agrario, en sus escalas territorial, urbana y arquitectónica, es escudriñado en busca de las claves del carácter paisajístico, mediante la encuesta oral, el registro documental, la interpretación reflexiva a través del dibujo, y las técnicas cartográficas y fotogramétricas avanzadas.

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La salinización en suelos de cultivos es un fenómeno muy relevante en el Sureste español que se produce por el empleo de aguas de riego salinas o de mala calidad. La lechuga (Lactuca sativa L.) es uno de los cultivos hortícolas de mayor implantación en esta área, destinándose principalmente para consumo en fresco y en productos cuarta gama. La salinidad puede afectar a la productividad y calidad del cultivo, sin embargo, en determinadas concentraciones investigaciones previas muestran que la salinidad puede favorecer la conservación de las hojas tras el corte, disminuyendo los procesos de degradación enzimática y el desarrollo de microorganismos. El objetivo del presente trabajo es evaluar la viabilidad de la imagen hiperespectral (400 a 1000 nm) para identificar la influencia del estrés salino en lechuga ?baby? recién recolectada. Para ello, se han adquirido imágenes de 40 hojas de diferentes lechugas sometidas a tres soluciones salinas diferentes y a una solución control. Dichas imágenes fueron sometidas a preprocesado de espectros (suavizado con el algoritmo Savitsky-Golay + normalización SNV), combinado con Análisis de Componentes Principales. Las imágenes virtuales de scores generadas con el modelo muestran diferencias progresivas en los valores asignados a los píxeles de las imágenes a medida que aumenta la concentración salina de la solución aplicada al cultivo. Se observa cómo la solución salina afecta a la hoja cambiando la coloración de las zonas medias, posiblemente debido a la concentración de solutos. La interpretación de los loadings de estos modelos permite conocer cómo afecta la salinidad al comportamiento espectral de las hojas. La imagen hiperespectral puede tener un gran potencial para identificar los límites de salinidad tolerados y evitar concentraciones tóxicas que afecten negativamente la vida útil de las hortalizas de hoja. Este conocimiento permitirá desarrollar índices multiespectrales capaces de identificar hojas afectadas por salinidad durante su cultivo y procesado postcosecha.