Comparing methods for dimensionality reduction when data are density functions

Functional Data Analysis (FDA) deals with samples where a whole function is observed for each individual. A particular case of FDA is when the observed functions are density functions, that are also an example of infinite dimensional compositional data. In this work we compare several methods for dimensionality reduction for this particular type of data: functional principal components analysis (PCA) with or without a previous data transformation and multidimensional scaling (MDS) for diferent inter-densities distances, one of them taking into account the compositional nature of density functions. The difeerent methods are applied to both artificial and real data (households income distributions)

DielmoOpenLidar: control de calidad de datos LIDAR y generación de productos finales

Desde hace más de 5 años DIELMO 3D S.L. ha estado trabajando en el desarrollo de software para el procesado de datos LiDAR, usándolo internamente para la producción de Modelos Digitales del Terreno (MDT) en numerosos proyectos. Finalmente, con la ayuda de la CIT hemos decidido tomar la iniciativa de crear un nuevo software libre basado en gvSIG para el manejo de datos LiDAR. En primer lugar haremos una introducción a la tecnología LiDAR, comentando los fundamentos básicos, los datos originales que se obtienen después de un vuelo y las aplicaciones o productos finales que se pueden generar a partir de la tecnología LiDAR. Una vez familiarizados con este tipo de datos, mostraremos el uso del driver desarrollado por DIELMO para el acceso, visualización y análisis de datos LiDAR originales en formato LAS y BIN para grandes volúmenes de datos. Por último comentaremos las herramientas que se están desarrollando para realizar controles de calidad a los datos originales y generar diferentes productos finales a partir de los datos originales: Modelo Digital del Terreno (MDT), Modelo Digital de Superficie (MDS) e imagen de intensidades