Strength development of single beech wood veneers considering different climate conditions

La tesi di laurea è stata svolta presso l’Università di Scienze Applicate di Rosenheim, in Germania; il progetto di ricerca si basa sulla tecnica di rinforzo conosciuta come “Soil Nailing”, che consiste nella costruzione di un’opera di sostegno nella realizzazione di pareti di scavo o nel consolidamento di versanti instabili. L’obiettivo principale dell’elaborato sarà quello di valutare la fattibilità dell’impiego di tubi fabbricati con legno di faggio, in sostituzione dei chiodi d’acciaio comunemente utilizzati; la scelta di questo tipo di legno è dettata dalla larga disponibilità presente in Germania. La sollecitazione principale su tali tubi sarà di trazione parallela alla fibratura, tramite test sperimentali è stato possibile valutare tale resistenza nelle diverse condizioni in cui si verrà a trovare il tubo dopo l’installazione nel terreno. A tal proposito è necessario specificare che, l’indagine per risalire all’influenza che le condizioni ambientali esercitano sull’elemento, verrà condotta su provini costituiti da un singolo strato di legno; in tal modo si può apprezzare l’influenza direttamente sull’elemento base e poi risalire al comportamento globale. I dati ottenuti dall’indagine sperimentale sono stati elaborati tramite la teoria di Weibull, largamente utilizzata in tecnologia dei materiali per quanto riguarda materiali fragili come il legno; tali distribuzioni hanno permesso la determinazione della resistenza caratteristica dei provini per ogni condizione ambientale d’interesse. Per quanto riguarda la valutazione della fattibilità dell’uso di tubi in legno in questa tecnica di consolidamento, è stato eseguito il dimensionamento del tubo, utilizzando i dati a disposizione ottenuti dall’indagine sperimentale eseguita; ed infine sono state eseguite le verifiche di stabilità dell’intervento.

Caratterizzazione sperimentale della produzione in aria di 41-Ar nell'impiego di un ciclotrone per uso biomedico

Negli ultimi anni l'utilizzo di ciclotroni per la produzione di radionuclidi, impiegati nell'ambito della Medicina Nucleare, è diventato un processo sempre più diffuso e numerosi sono i modelli commercialmente disponibili. L'impiego di questo tipo di apparecchiature porta a considerare questioni rilevanti legate alla radioprotezione che coinvolgono una serie di aspetti complessi sia nella fase progettuale del sistema, sia nell'ottenimento delle necessarie autorizzazioni. In particolare, uno dei problemi radioprotezionistici da affrontare è legato alla dispersione in ambiente di aeriformi radioattivi, prodotti dall'interazione di flussi di particelle secondarie con l'aria. In questo lavoro di tesi, svolto presso il Servizio di Fisica Sanitaria dell'Ospedale Sant'Orsola di Bologna, si è cercato di caratterizzare l'emissione di tali gas radioattivi considerando l'effetto del sistema di ventilazione. E' stata eseguita un'estesa campagna di misurazioni in diversi punti di campionamento, collocati lungo il percorso di estrazione dell'aria: dal bunker fino all'immissione in ambiente. Sono stati ideati e realizzati dei compatti sistemi di campionamento che hanno permesso di definire, attraverso un sistema di spettrometria gamma equipaggiato con rivelatore al HPGe, una sistematica procedura per la determinazione di concentrazione di attività. I risultati ottenuti mostrano come, durante la routine di produzione di 18F mediante ciclotrone, il processo più rilevante di attivazione dell'aria sia la produzione di 41Ar (T1/2=109.34 minuti), unico radionuclide identificato in tutte le misurazioni. Infine, sulla base dei dati sperimentali ottenuti, è stata effettuata una valutazione della dose rilasciata alla popolazione locale. Il risultato, pari a 0.19 µSv/anno, può essere considerato trascurabile rispetto alla soglia di "non rilevanza radiologica", a dimostrazione di come le tipiche procedure in ambito di Medicina Nucleare possano essere considerate del tutto giustificate.

Automatic Design of Boolean Networks for Modelling Differentiation Trees

Real living cell is a complex system governed by many process which are not yet fully understood: the process of cell differentiation is one of these. In this thesis work we make use of a cell differentiation model to develop gene regulatory networks (Boolean networks) with desired differentiation dynamics. To accomplish this task we have introduced techniques of automatic design and we have performed experiments using various differentiation trees. The results obtained have shown that the developed algorithms, except the Random algorithm, are able to generate Boolean networks with interesting differentiation dynamics. Moreover, we have presented some possible future applications and developments of the cell differentiation model in robotics and in medical research. Understanding the mechanisms involved in biological cells can gives us the possibility to explain some not yet understood dangerous disease, i.e the cancer. Le cellula è un sistema complesso governato da molti processi ancora non pienamente compresi: il differenziamento cellulare è uno di questi. In questa tesi utilizziamo un modello di differenziamento cellulare per sviluppare reti di regolazione genica (reti Booleane) con dinamiche di differenziamento desiderate. Per svolgere questo compito abbiamo introdotto tecniche di progettazione automatica e abbiamo eseguito esperimenti utilizzando vari alberi di differenziamento. I risultati ottenuti hanno mostrato che gli algoritmi sviluppati, eccetto l'algoritmo Random, sono in grado di poter generare reti Booleane con dinamiche di differenziamento interessanti. Inoltre, abbiamo presentato alcune possibili applicazioni e sviluppi futuri del modello di differenziamento in robotica e nella ricerca medica. Capire i meccanismi alla base del funzionamento cellulare può fornirci la possibilità di spiegare patologie ancora oggi non comprese, come il cancro.

Analysis of robot dynamics through complexity measures: an application in automatic design

L'applicazione di misure, derivanti dalla teoria dell'informazione, fornisce un valido strumento per quantificare alcune delle proprietà dei sistemi complessi. Le stesse misure possono essere utilizzate in robotica per favorire l'analisi e la sintesi di sistemi di controllo per robot. In questa tesi si è analizzata la correlazione tra alcune misure di complessità e la capacità dei robot di portare a termine, con successo, tre differenti task. I risultati ottenuti suggeriscono che tali misure di complessità rappresentano uno strumento promettente anche nel campo della robotica, ma che il loro utilizzo può diventare difficoltoso quando applicate a task compositi.

Il dimensionamento delle sovrastrutture stradali non pavimentate

A comparison between main design methods for unpaved roads is presented in this paper. An unpaved road is made up of an unbound aggregate base course lying on a usually weak subgrade. A geosynthetic might be put between the two in reinforcing and separating function. The goal of a design method is to find the appropriate thickness of the base course knowing at least traffic volume, wheel load, tire pressure, undrained cohesion of the subgrade, allowable rut depth and influence of the reinforcement. Geosynthetics can reduce the thickness or the quality of aggregate required and improve the durability of an unpaved road. Geotextiles contribute to save aggregate through interaction friction and separation, while geogrids through interlocking between his apertures and lithic base elements. In the last chapter a case study is discussed and design thicknesses with two design methods for the three possible cases (i.e. unreinforced, geotextile reinforced, geogrid reinforced) are calculated.

Experimental set up and characterization of a prototype for breast microwave imaging

Nella presente tesi è stato sviluppato un sistema di acquisizione automatico finalizzato allo studio del breast microwave imaging. Le misure sono state eseguite in configurazione monostatica, in cui viene acquisito un segnale da diverse posizioni lungo il perimetro dell’area di indagine. A questo scopo, è stato installato un motore ad alta precisione che permette la rotazione del fantoccio e l’esecuzione automatica delle misure da un numero di posizioni fissato. Per automatizzare il processo di acquisizione, è stato inoltre sviluppato appositamente un software in ambiente LabView. Successivamente, è stata eseguita una intensa sessione di misure finalizzate alla caratterizzazione del sistema sviluppato al variare delle condizioni di misura. Abbiamo quindi utilizzato dei fantocci di tumore di diverse dimensioni e permittività elettrica per studiare la sensibilità della strumentazione in condizione di mezzo omogeneo. Dall’analisi delle ricostruzioni multifrequenza effettuate tramite diversi algoritmi di tipo TR-MUSIC sul range di frequenze selezionato, abbiamo notato che il tumore è ricostruito correttamente in tutti gli scenari testati. Inoltre, abbiamo creato un ulteriore fantoccio per simulare la presenza di una disomogeneità nel dominio di imaging. In questo caso, abbiamo studiato le performances del sistema di acquisizione al variare della posizione del tumore, le cui caratteristiche sono state fissate, e della permittività associata al fantoccio. Dall’analisi dei risultati appare che le performances di ricostruzione sono condizionate dalla presenza della disomogeneità, in modo particolare se il tumore è posizionato all’interno di essa. Infine, abbiamo studiato delle performance di due algoritmi di ricostruzione 3D: uno di essi è basato sulla sovrappo- sizione tomografica e sfrutta metodi di interpolazione, l’altro si basa sull’utilizzo di un propagatore 3D per il dipolo Hertziano in approssimazione scalare.

App Ibrida per l’apprendimento della matematica attraverso esercizi di logica

Nell’ambito di questo lavoro di tesi è stata progettata e realizzata un'applicazione di edutainment, pensata per essere fruita attraverso dispositivi mobili, da parte di studenti delle scuole medie, con l’obiettivo di esercitare e migliorare le capacità logiche e di problem solving. La tesi descrive il contesto educativo e scolastico in relazione alla presenza delle tecnologie dell'informazione e della comunicazione, ed infine mostra come una componente di intrattenimento possa essere utile nei processi di apprendimento. Lo sviluppo dell’applicazione è basato sulla progettazione di applicazioni ibride, usando come framework di sviluppo Apache Cordova, quindi attraverso tecnologie web-based, con un’architettura client-server, in cui la parte client gestisce l’interfaccia grafica e le interazioni logiche mentre la parte server viene sfruttata esclusivamente come contenitore di informazioni.

Il modello di Ising

L'elaborato fornisce una introduzione al modello di Ising, utilizzato nello studio delle transizioni di fase tra la fase ferromagnetica e quella paramagnetica dei materiali. Nella prima parte viene trattato il modello unidimensionale, di cui viene esposta la soluzione esatta attraverso l'utilizzo delle matrici di trasferimento, dimostrando quindi l'inesistenza di una transizione di fase a temperature finite non nulle. Vengono calcolate le funzioni termodinamiche e se ne dimostra l'indipendenza dalle condizioni al contorno nel limite termodinamico.Viene proposta infine una spiegazione qualitativa del comportamento microscopico, attraverso la lunghezza di correlazione. Nella seconda parte viene trattato il caso a due dimensioni. Inizialmente viene determinata la temperatura critica per reticoli quadrati, attraverso il riconoscimento della presenza di una relazione di dualita tra l'espansione per alte e per basse temperature della funzione di partizione. Successivamente si fornisce la soluzione esatta attraverso una versione modificata del procedimento, originariamente ideato da L.Onsager, di cui e proposta una traccia della dimostrazione. Viene infine brevemente discussa l'importanza che questo risultato ebbe storicamente nella fisica delle transizioni di fase.

Planificación de trayectorias bi-objetivo en robótica aérea para agricultura de precisión

Este trabajo presenta las experiencias y resultados obtenidos al aplicar tecnicas de planificacion de trayectorias para vehıculos aereos no tripulados con el objetivo doble de tomar imagenes aereas de alta resolucion para realizar mosaicos de cultivos asi como recoger los datos recopilados por motas o sistemas sensoriales inalambricos con capacidad de crear y gestionar redes. Dichas redes son utilizadas para la monitorizacion y evaluacion de tendencias en variables como la temperatura o humedad.

Catadioptric panoramic stereovision for humanoid robots

This paper proposes a novel design of a reconfigurable humanoid robot head, based on biological likeness of human being so that the humanoid robot could agreeably interact with people in various everyday tasks. The proposed humanoid head has a modular and adaptive structural design and is equipped with three main components: frame, neck motion system and omnidirectional stereovision system modules. The omnidirectional stereovision system module being the last module, a motivating contribution with regard to other computer vision systems implemented in former humanoids, it opens new research possibilities for achieving human-like behaviour. A proposal for a real-time catadioptric stereovision system is presented, including stereo geometry for rectifying the system configuration and depth estimation. The methodology for an initial approach for visual servoing tasks is divided into two phases, first related to the robust detection of moving objects, their depth estimation and position calculation, and second the development of attention-based control strategies. Perception capabilities provided allow the extraction of 3D information from a wide range of visions from uncontrolled dynamic environments, and work results are illustrated through a number of experiments.

Detección de patrones y anomalías espectrales del terreno mediante espectrometría de imagen de alta resolución : reconocimiento, optimización y evaluación multiescenario

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.