909 resultados para Imágenes diagnósticas


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12 hojas : ilustraciones, fotografías a color.

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8 fotografías a color.

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La PPNA es indicadora de la biomasa disponible y se relaciona con la capacidad de carga de los sistemas pastoriles extensivos. Es posible estimarla a partir de índices de vegetación obtenidos de sensores remotos. El objetivo de esta tesis fue caracterizar funcional y estructuralmente una estepa graminosa (Estepa Magallánica Seca-EMS) y una arbustiva ((Matorral de Mata Negra-MMN) de la Patagonia Austral. En 18 sitios se midió cobertura vegetal (2004 y 2010) y biomasa por estratos (2004 y 2005). Se obtuvieron 8 índices de vegetación a partir de imágenes MODIS (resolución 16 días, 250m, 2003-2010). Se caracterizaron las comunidades vegetales (PCA). Se extrajeron los índices en áreas de 3x3 pixeles y correlacionaron con la biomasa y cobertura medidas a campo. Ambas áreas están dominadas por especies perennes con una cobertura de 66 por ciento En MMN la mitad de este valor corresponde a arbustos. La biomasa aérea total fue de aproximadamente 1000 Kg MS/ha en EMS y el triple en MMN, en ambos casos un 33 por ciento corresponde a material verde. Los índices presentan patrones temporales similares entre áreas, con un máximo a fines de octubre, aunque NDVI y RVI mostraron un segundo pico en abril. El MMN posee mayor biomasa pero los índices fueron 20 por ciento menores que EMS. El NDVI caracterizó mejor la vegetación de la EMS, con correlaciones de 0,69, 0,43 y 0,48 con la fracción verde de biomasa total, intercoironal y coironal, respectivamente. Reflejó además el crecimiento otoñal característico de ambientes con régimen isohigro, limitados por temperatura y humedad. Por el contrario, en el MMN, los índices espectrales y los indicadores de biomasa no correlacionaron. Los valores de regresión obtenidos indican que la evaluación de biomasa disponible a partir de sensores remotos es solo posible en uno de los ecosistemas y muestran que para estimar la receptividad, seria necesaria una calibración local de los índices, dado que la estructura de la vegetación modifica los valores espectrales.

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La PPNA es indicadora de la biomasa disponible y se relaciona con la capacidad de carga de los sistemas pastoriles extensivos. Es posible estimarla a partir de índices de vegetación obtenidos de sensores remotos. El objetivo de esta tesis fue caracterizar funcional y estructuralmente una estepa graminosa (Estepa Magallánica Seca-EMS)y una arbustiva ((Matorral de Mata Negra-MMN)de la Patagonia Austral. En 18 sitios se midió cobertura vegetal (2004 y 2010)y biomasa por estratos (2004 y 2005). Se obtuvieron 8 índices de vegetación a partir de imágenes MODIS (resolución 16 días, 250m, 2003-2010). Se caracterizaron las comunidades vegetales (PCA). Se extrajeron los índices en áreas de 3x3 pixeles y correlacionaron con la biomasa y cobertura medidas a campo. Ambas áreas están dominadas por especies perennes con una cobertura de 66 por ciento En MMN la mitad de este valor corresponde a arbustos. La biomasa aérea total fue de aproximadamente 1000 Kg MS/ha en EMS y el triple en MMN, en ambos casos un 33 por ciento corresponde a material verde. Los índices presentan patrones temporales similares entre áreas, con un máximo a fines de octubre, aunque NDVI y RVI mostraron un segundo pico en abril. El MMN posee mayor biomasa pero los índices fueron 20 por ciento menores que EMS. El NDVI caracterizó mejor la vegetación de la EMS, con correlaciones de 0,69, 0,43 y 0,48 con la fracción verde de biomasa total, intercoironal y coironal, respectivamente. Reflejó además el crecimiento otoñal característico de ambientes con régimen isohigro, limitados por temperatura y humedad. Por el contrario, en el MMN, los índices espectrales y los indicadores de biomasa no correlacionaron. Los valores de regresión obtenidos indican que la evaluación de biomasa disponible a partir de sensores remotos es solo posible en uno de los ecosistemas y muestran que para estimar la receptividad, seria necesaria una calibración local de los índices, dado que la estructura de la vegetación modifica los valores espectrales.

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Muchas veces obtenemos una visión de la realidad que no se corresponde con la realidad en sí misma, ya que la mente interrelaciona la percepción visual y las representaciones que guardamos en la memoria. Se muestra en esta web cómo las Matemáticas subyacen a estas ilusiones visuales.

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En este estudio se evalúa el rendimiento de los métodos de Bag-of-Visualterms (BOV) para la clasificación automática de imágenes digitales de la base de datos del artista Miquel Planas. Estas imágenes intervienen en la ideación y diseño de su producción escultórica. Constituye un interesante desafío dada la dificultad de la categorización de escenas cuando éstas difieren más por los contenidos semánticos que por los objetos que contienen. Hemos empleado un método de reconocimiento basado en Kernels introducido por Lazebnik, Schmid y Ponce en 2006. Los resultados son prometedores, en promedio, la puntuación del rendimiento es aproximadamente del 70%. Los experimentos sugieren que la categorización automática de imágenes basada en métodos de visión artificial puede proporcionar principios objetivos en la catalogación de imágenes y que los resultados obtenidos pueden ser aplicados en diferentes campos de la creación artística.

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Tesis (Maestría en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica con Especialidad en Electrónica) U.A.N.L.

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Tesis (Maestría en Planeación e Investigación de la Comunicación) U.A.N.L.

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Tesis (Maestría en Ciencias Forestales) U.A.N.L.

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[Tesis] ( Maestría en Artes con Especialidad en Educación por el Arte) U.A.N.L.

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Tesis (Maestría en Ciencias Odontológicas con Orientación en Odontopediatría) UANL, 2013.