Localization and activity detection Based on the fusion of environment And inertial sensors = Localización y detección de actividad Basadas en integración de sensores y dispositivos inerciales

Los sensores inerciales (acelerómetros y giróscopos) se han ido introduciendo poco a poco en dispositivos que usamos en nuestra vida diaria gracias a su minituarización. Hoy en día todos los smartphones contienen como mínimo un acelerómetro y un magnetómetro, siendo complementados en losmás modernos por giróscopos y barómetros. Esto, unido a la proliferación de los smartphones ha hecho viable el diseño de sistemas basados en las medidas de sensores que el usuario lleva colocados en alguna parte del cuerpo (que en un futuro estarán contenidos en tejidos inteligentes) o los integrados en su móvil. El papel de estos sensores se ha convertido en fundamental para el desarrollo de aplicaciones contextuales y de inteligencia ambiental. Algunos ejemplos son el control de los ejercicios de rehabilitación o la oferta de información referente al sitio turístico que se está visitando. El trabajo de esta tesis contribuye a explorar las posibilidades que ofrecen los sensores inerciales para el apoyo a la detección de actividad y la mejora de la precisión de servicios de localización para peatones. En lo referente al reconocimiento de la actividad que desarrolla un usuario, se ha explorado el uso de los sensores integrados en los dispositivos móviles de última generación (luz y proximidad, acelerómetro, giróscopo y magnetómetro). Las actividades objetivo son conocidas como ‘atómicas’ (andar a distintas velocidades, estar de pie, correr, estar sentado), esto es, actividades que constituyen unidades de actividades más complejas como pueden ser lavar los platos o ir al trabajo. De este modo, se usan algoritmos de clasificación sencillos que puedan ser integrados en un móvil como el Naïve Bayes, Tablas y Árboles de Decisión. Además, se pretende igualmente detectar la posición en la que el usuario lleva el móvil, no sólo con el objetivo de utilizar esa información para elegir un clasificador entrenado sólo con datos recogidos en la posición correspondiente (estrategia que mejora los resultados de estimación de la actividad), sino también para la generación de un evento que puede producir la ejecución de una acción. Finalmente, el trabajo incluye un análisis de las prestaciones de la clasificación variando el tipo de parámetros y el número de sensores usados y teniendo en cuenta no sólo la precisión de la clasificación sino también la carga computacional. Por otra parte, se ha propuesto un algoritmo basado en la cuenta de pasos utilizando informaiii ción proveniente de un acelerómetro colocado en el pie del usuario. El objetivo final es detectar la actividad que el usuario está haciendo junto con la estimación aproximada de la distancia recorrida. El algoritmo de cuenta pasos se basa en la detección de máximos y mínimos usando ventanas temporales y umbrales sin requerir información específica del usuario. El ámbito de seguimiento de peatones en interiores es interesante por la falta de un estándar de localización en este tipo de entornos. Se ha diseñado un filtro extendido de Kalman centralizado y ligeramente acoplado para fusionar la información medida por un acelerómetro colocado en el pie del usuario con medidas de posición. Se han aplicado también diferentes técnicas de corrección de errores como las de velocidad cero que se basan en la detección de los instantes en los que el pie está apoyado en el suelo. Los resultados han sido obtenidos en entornos interiores usando las posiciones estimadas por un sistema de triangulación basado en la medida de la potencia recibida (RSS) y GPS en exteriores. Finalmente, se han implementado algunas aplicaciones que prueban la utilidad del trabajo desarrollado. En primer lugar se ha considerado una aplicación de monitorización de actividad que proporciona al usuario información sobre el nivel de actividad que realiza durante un período de tiempo. El objetivo final es favorecer el cambio de comportamientos sedentarios, consiguiendo hábitos saludables. Se han desarrollado dos versiones de esta aplicación. En el primer caso se ha integrado el algoritmo de cuenta pasos en una plataforma OSGi móvil adquiriendo los datos de un acelerómetro Bluetooth colocado en el pie. En el segundo caso se ha creado la misma aplicación utilizando las implementaciones de los clasificadores en un dispositivo Android. Por otro lado, se ha planteado el diseño de una aplicación para la creación automática de un diario de viaje a partir de la detección de eventos importantes. Esta aplicación toma como entrada la información procedente de la estimación de actividad y de localización además de información almacenada en bases de datos abiertas (fotos, información sobre sitios) e información sobre sensores reales y virtuales (agenda, cámara, etc.) del móvil. Abstract Inertial sensors (accelerometers and gyroscopes) have been gradually embedded in the devices that people use in their daily lives thanks to their miniaturization. Nowadays all smartphones have at least one embedded magnetometer and accelerometer, containing the most upto- date ones gyroscopes and barometers. This issue, together with the fact that the penetration of smartphones is growing steadily, has made possible the design of systems that rely on the information gathered by wearable sensors (in the future contained in smart textiles) or inertial sensors embedded in a smartphone. The role of these sensors has become key to the development of context-aware and ambient intelligent applications. Some examples are the performance of rehabilitation exercises, the provision of information related to the place that the user is visiting or the interaction with objects by gesture recognition. The work of this thesis contributes to explore to which extent this kind of sensors can be useful to support activity recognition and pedestrian tracking, which have been proven to be essential for these applications. Regarding the recognition of the activity that a user performs, the use of sensors embedded in a smartphone (proximity and light sensors, gyroscopes, magnetometers and accelerometers) has been explored. The activities that are detected belong to the group of the ones known as ‘atomic’ activities (e.g. walking at different paces, running, standing), that is, activities or movements that are part of more complex activities such as doing the dishes or commuting. Simple, wellknown classifiers that can run embedded in a smartphone have been tested, such as Naïve Bayes, Decision Tables and Trees. In addition to this, another aim is to estimate the on-body position in which the user is carrying the mobile phone. The objective is not only to choose a classifier that has been trained with the corresponding data in order to enhance the classification but also to start actions. Finally, the performance of the different classifiers is analysed, taking into consideration different features and number of sensors. The computational and memory load of the classifiers is also measured. On the other hand, an algorithm based on step counting has been proposed. The acceleration information is provided by an accelerometer placed on the foot. The aim is to detect the activity that the user is performing together with the estimation of the distance covered. The step counting strategy is based on detecting minima and its corresponding maxima. Although the counting strategy is not innovative (it includes time windows and amplitude thresholds to prevent under or overestimation) no user-specific information is required. The field of pedestrian tracking is crucial due to the lack of a localization standard for this kind of environments. A loosely-coupled centralized Extended Kalman Filter has been proposed to perform the fusion of inertial and position measurements. Zero velocity updates have been applied whenever the foot is detected to be placed on the ground. The results have been obtained in indoor environments using a triangulation algorithm based on RSS measurements and GPS outdoors. Finally, some applications have been designed to test the usefulness of the work. The first one is called the ‘Activity Monitor’ whose aim is to prevent sedentary behaviours and to modify habits to achieve desired objectives of activity level. Two different versions of the application have been implemented. The first one uses the activity estimation based on the step counting algorithm, which has been integrated in an OSGi mobile framework acquiring the data from a Bluetooth accelerometer placed on the foot of the individual. The second one uses activity classifiers embedded in an Android smartphone. On the other hand, the design of a ‘Travel Logbook’ has been planned. The input of this application is the information provided by the activity and localization modules, external databases (e.g. pictures, points of interest, weather) and mobile embedded and virtual sensors (agenda, camera, etc.). The aim is to detect important events in the journey and gather the information necessary to store it as a journal page.

Detección de puntos críticos en líneas de manipulación de fruta

Durante las operaciones de recolección, transporte y manipulación de frutas y hortalizas se producen inevitablemente lesiones que se van acumulando sobre cada uno de los frutos, resultando disminuida su calidad, con el detrimento de valor comercial que ello supone. En el mercado actual, tanto nacional como internacional, se detecta un exceso de oferta de cualquier especie o variedad y las claves del éxito comercial, además de la producción de fruta de primor, se centran en la producción de frutas de alta calidad, para las cuales existe una demanda que el mercado actual no es capaz de satisfacer. Si yuxtaponemos esta realidad a la necesidad de reducir las cuantiosas pérdidas por daños mecánicos, pudriciones, etc. -alrededor del 20% de la producción-, se hace patente la necesidad de revisar todos aquellos factores y procesos que atañen a dicha calidad, desde el momento de la recolección en el árbol hasta la llegada del producto a las manos del consumidor.

Técnicas colorimétricas rápidas y sencillas para la detección de magulladuras en frutos de peras y manzanas

Se han desarrollado una serie de técnicas colorimétricas sencillas, rápidas y eficaces para la detección de magulladuras en frutos de manzana cvs. «Golden Delicious» y «Starking» y de pera cv. «Blanquilla » y «Decana de Comice». Dichas técnicas están basadas, por una parte, en la reacción coloreada que se produce entre el grupo de enzimas polifenoloxidasas con soluciones que contienen como sustratos característicos catequina y epinefrina y, por otra, en el empleo del reactivo safranina. Los resultados obtenidos demuestran que el tipo de técnicas descrito podría resultar de gran utilidad en la detección no sólo de las magulladuras producidas por diversas cargas mecánicas durante el proceso de recolección y envasado en frutos de pepita como los aquí ensayados, sino también en el estudio específico del tipo de magulladura producido. Se sugiere, que las técnicas podrían hacerse extensivas a otros tipos de frutos.

Detección de impactos con frutos electrónicos

Cada vez que los frutos y hortalizas se manipulan, se producen daños y, por tanto, pérdidas de calidad y pérdidas económicas. Los productos Electrónicos Simulados SEP miden y registran las fuerzas que intervienen en estos procesos. Por ello, se pueden utilizare para localizar los puntos que causan daños en las cosechadoras y en las líneas de manipulación. De esta manera, se pueden hacer las modificaciones oportunas para eliminar los daños por impactos en frutas y hortalizas. En este artículo se exponen las calibraciones de 4 SEPs y los ensayos realizados en distintas líneas de frutas y hortalizas.

Detección automática de fallos de operación en instalaciones fotovoltaicas domésticas

El objetivo principal de este trabajo es implementar una herramienta de análisis automático de datos de operación para detectar fallos en instalaciones fotovoltaicas domésticas que disponen de sistemas de monitorización. Para ello se han analizado los datos de productividad de 10.650 sistemas fotovoltaicos (9657 situados en Francia y 993 en Bélgica). El Performance Ratio (PR) promedio ha sido de 76% en Francia y 78% en Bélgica, y el Performance Index (PI) promedio es de 85% en ambos países. La potencia real media de los módulos fotovoltaicos es un 4,9% inferior a su valor nominal anunciado en la ficha técnica del fabricante. Los módulos de heterounión (HIT) muestran productividades superiores a la media, mientras que los módulos de Cobre-Indio-Selenio (CIS) muestran una potencia real un 16% inferior a su valor nominal.

Utilización del análisis hiperespectral como método para la detección de levaduras en alimentos deteriorados

La microbiología predictiva desarrolla modelos matemáticos que describen el comportamiento microbiano en alimentos. Su eficiencia es limita da en alimentos con algún grado de estructura, que son la mayoría, porque estos modelos están basados en datos experimentales obtenidos en cultivos líquidos, mucho más homogéneos. En este trabajo se evalúa la técnica de análisis hiperespectral como una nueva tecnología para la detección precoz de levaduras en alimentos sólidos mediante análisis de componentes principales. Las imágenes hiperespectrales (400-1000 nm) de placas de Petri inoculadas con Zygosaccharomyces rouxii Bch a diferentes tiempos, muestran que el primer componente discrimina entre el agar y las colonias, mientras que el segundo revela una mayor variabilidad en las colonias. Esta herramienta no invasiva caracteriza el estado de desarrollo, número y tamaño de las colonias, por lo que permitiría obtener datos para el aborar modelos más fiables para predecir el riesgo de deterioro y la vida útil de los alimentos.

Desarrollo de métodos de procesado de imágenes laríngeas en color para la detección del espacio glotal y de las cuerdas vocales

La medicina ha evolucionado de forma que las imágenes digitales tienen un papel de gran relevancia para llevar a cabo el diagnóstico de enfermedades. Son muchos y de diversa naturaleza los problemas que pueden presentar el aparato fonador. Un paso previo para la caracterización de imágenes digitales de la laringe es la segmentación de las cuerdas vocales. Hasta el momento se han desarrollado algoritmos que permiten la segmentación de la glotis. El presente proyecto pretende avanzar un paso más en el estudio, procurando asimismo la segmentación de las cuerdas vocales. Para ello, es necesario aprovechar la información de color que ofrecen las imágenes, pues es lo que va a determinar la diferencia entre una región y otra de la imagen. En este proyecto se ha desarrollado un novedoso método de segmentación de imágenes en color estroboscópicas de la laringe basado en el crecimiento de regiones a partir de píxeles-semilla. Debido a los problemas que presentan las imágenes obtenidas por la técnica de la estroboscopia, para conseguir óptimos resultados de la segmentación es necesario someter a las imágenes a un preprocesado, que consiste en la eliminación de altos brillos y aplicación de un filtro de difusión anisotrópica. Tras el preprocesado, comienza el crecimiento de la región a partir de unas semillas que se obtienen previamente. La condición de inclusión de un píxel en la región se basa en un parámetro de tolerancia que se determina de forma adaptativa. Este parámetro comienza teniendo un valor muy bajo y va aumentando de forma recursiva hasta alcanzar una condición de parada. Esta condición se basa en el análisis de la distribución estadística de los píxeles dentro de la región que va creciendo. La última fase del proyecto consiste en la realización de las pruebas necesarias para verificar el funcionamiento del sistema diseñado, obteniéndose buenos resultados en la segmentación de la glotis y resultados esperanzadores para seguir mejorando el sistema para la segmentación de las cuerdas vocales. ABSTRACT Medicine has evolved so that digital images have a very important role to perform disease diagnosis. There are wide variety of problems that can present the vocal apparatus. A preliminary step for characterization of digital images of the larynx is the segmentation of the vocal folds. To date, some algorithms that allow the segmentation of the glottis have been developed. This project aims to go one step further in the study, also seeking the segmentation of the vocal folds. To do this, we must use the color information offered by images, since this is what will determine the difference between different regions in a picture. In this project a novel method of larynx color images segmentation based on region growing from a pixel seed is developed. Due to the problems of the images obtained by the technique of stroboscopy, to achieve optimal results of the segmentation is necessary a preprocessing of the images, which involves the removal of high brightness and applying an anisotropic diffusion filter. After this preprocessing, the growth of the region from previously obtained seeds starts. The condition for inclusion of a pixel in the region is based on a tolerance parameter, which is adaptively determined. It initially has a low value and this is recursively increased until a stop condition is reached. This condition is based on the analysis of the statistical distribution of the pixels within the grown region. The last phase of the project involves the necessary tests to verify the proper working of the designed system, obtaining very good results in the segmentation of the glottis and encouraging results to keep improving the system for the segmentation of the vocal folds.

Arquitectura telemática para la detección precoz de trastornos del lenguaje

La investigación y desarrollo de sistemas telemáticos en e-salud se ha limitado típicamente al despliegue de soluciones centradas en el acceso a la historia clínica electrónica. El presente trabajo aborda la complejidad de diseñar un servicio telemático capaz de ayudar al pediatra de atención primaria en el proceso de decidir si derivar o no a atención especializada a un niño de hasta seis años con posibles trastornos del lenguaje. Con esta finalidad, se ha construido una ontología a partir del análisis sistemático de 21 casos de niños ya diagnosticados y se ha desarrollado una plataforma web que facilita al pediatra su labor de detección precoz. Asimismo, se ha implementado una plataforma web para el especialista que permite validar la efectividad del sistema construido. El proceso de evaluación se ha completado con 21 casos de niños, diferentes de los 21 originales y extendiéndose a 160 niños de una escuela infantil.

Estudio y desarrollo de sensores de fibra óptica para detección de vibraciones en ductos ascendentes submarinos

En esta tesis doctoral se describe el trabajo de investigación enfocado al estudio y desarrollo de sensores de fibra óptica para la detección de presión, flujo y vibraciones en ductos ascendentes submarinos utilizados en la extracción y transporte de hidrocarburos, con el objetivo de aplicarlos en los campos de explotación de aguas profundas en el Golfo de México pertenecientes a la Industria Petrolera Mexicana. El trabajo se ha enfocado al estudio y desarrollo de sensores ópticos cuasi distribuidos y distribuidos. En especial se ha profundizado en el uso y aplicación de las redes de Bragg (FBG) y de reflectómetros ópticos en el dominio del tiempo sensible a la fase (φ-OTDR). Los sensores de fibra óptica son especialmente interesantes para estas aplicaciones por sus ventajosas características como su inmunidad a interferencias electromagnéticas, capacidad de multiplexado, fiabilidad para trabajar en ambientes hostiles, altas temperaturas, altas presiones, ambientes salino-corrosivos, etc. Además, la fibra óptica no solo es un medio sensor sino que puede usarse como medio de transmisión. Se ha realizado un estudio del estado del arte y las ventajas que presentan los sensores ópticos puntuales, cuasi-distribuidos y distribuidos con respecto a los sensores convencionales. Se han estudiado y descrito los interrogadores de redes de Bragg y se ha desarrollado un método de calibración útil para los interrogadores existentes en el mercado, consiguiendo incertidumbres en la medida de la longitud de onda menores de ± 88 nm e incertidumbres relativas (la mas interesante en el campo de los sensores) menores de ±3 pm. Centrándose en la aplicación de las redes de Bragg en la industria del petróleo, se ha realizado un estudio en detalle del comportamiento que presentan las FBGs en un amplio rango de temperaturas de -40 ºC a 500 oC. Como resultado de este estudio se han evaluado las diferencias en los coeficientes de temperatura en diversos tramos de mas mismas, así como para diferentes recubrimientos protectores. En especial se ha encontrado y evaluado las diferencias de los diferentes recubrimientos en el intervalo de temperaturas entre -40 ºC y 60 ºC. En el caso del intervalo de altas temperaturas, entre 100 ºC y 500 ºC, se ha medido y comprobado el cambio uniforme del coeficiente de temperatura en 1pm/ºC por cada 100 ºC de aumento de temperatura, en redes independientemente del fabricante de las mismas. Se ha aplicado las FBG a la medición de manera no intrusiva de la presión interna en una tubería y a la medición del caudal de un fluido en una tubería, por la medida de diferencia de presión entre dos puntos de la misma. Además se ha realizado un estudio de detección de vibraciones en tuberías con fluidos. Finalmente, se ha implementado un sistema de detección distribuida de vibraciones aplicable a la detección de intrusos en las proximidades de los ductos, mediante un φ-OTDR. En este sistema se ha estudiado el efecto negativo de la inestabilidad de modulación que limita la detección de vibraciones distribuidas, su sensibilidad y su alcance. ABSTRACT This thesis describes the research work focused for the study and development of on optical fiber sensors for detecting pressure, flow and vibration in subsea pipes used in the extraction and transportation of hydrocarbons, in order to apply them in deepwater fields in the Gulf of Mexico belonging to the Mexican oil industry. The work has focused on the study and development of optical sensors distributed and quasi distributed. Especially was done on the use and application of fiber Bragg grating (FBG) and optical reflectometers time domain phase sensitive (φ-OTDR). The optical fiber sensors especially are interesting for these applications for their advantageous characteristics such as immunity to electromagnetic interference, multiplexing capability, reliability to work in harsh environments, high temperatures, high pressures, corrosive saline environments, etc. Furthermore, the optical fiber is not only a sensor means it can be used as transmission medium. We have performed a study of the state of the art and the advantages offered by optical sensors point, quasi-distributed and distributed over conventional sensors. Have studied and described interrogators Bragg grating and has developed a calibration method for interrogators useful for the existing interrogators in the market, resulting uncertainty in the measurement of the wavelength of less than ± 0.17 nm and uncertainties (the more interesting in the field of sensors) less than ± 3 pm. Focusing on the application of the Bragg gratings in the oil industry, has been studied in detail the behavior of the FBGs in a wide range of temperatures from -40 °C to 500 oC. As a result of this study we have evaluated the difference in temperature coefficients over various sections of the same, as well as different protective coatings. In particular evaluated and found the differences coatings in the range of temperatures between -40 º C and 60 º C. For the high temperature range between 20 ° C and 500 ° C, has been measured and verified the uniform change of the temperature coefficient at 1pm / ° C for each 100 ° C increase in temperature, in networks regardless of manufacturer thereof. FBG is applied to the non-intrusive measurement of internal pressure in a pipeline and measuring flow of a fluid in a pipe, by measuring the pressure difference between two points thereof. Therefore, has also made a study of detecting vibrations in pipes with fluids. Finally, we have implemented a distributed sensing system vibration applied to intrusion detection in the vicinity of the pipelines, by φ-OTDR. In this system we have studied the negative effect of modulation instability limits the distributed vibration detection, sensitivity and scope.

Evaluación de la contribución y el impacto de las tecnologías del habla en la detección automática del Síndrome de la Apnea Obstructiva del Sueño = Contributions and impact assessment of speech technologies on the automatic detection of severe Obstructive Sleep Apnea syndrome

La presente Tesis analiza las posibilidades que ofrecen en la actualidad las tecnologías del habla para la detección de patologías clínicas asociadas a la vía aérea superior. El estudio del habla que tradicionalmente cubre tanto la producción como el proceso de transformación del mensaje y las señales involucradas, desde el emisor hasta alcanzar al receptor, ofrece una vía de estudio alternativa para estas patologías. El hecho de que la señal emitida no solo contiene este mensaje, sino también información acerca del locutor, ha motivado el desarrollo de sistemas orientados a la identificación y verificación de la identidad de los locutores. Estos trabajos han recibido recientemente un nuevo impulso, orientándose tanto hacia la caracterización de rasgos que son comunes a varios locutores, como a las diferencias existentes entre grabaciones de un mismo locutor. Los primeros resultan especialmente relevantes para esta Tesis dado que estos rasgos podrían evidenciar la presencia de características relacionadas con una cierta condición común a varios locutores, independiente de su identidad. Tal es el caso que se enfrenta en esta Tesis, donde los rasgos identificados se relacionarían con una de la patología particular y directamente vinculada con el sistema de físico de conformación del habla. El caso del Síndrome de Apneas Hipopneas durante el Sueno (SAHS) resulta paradigmático. Se trata de una patología con una elevada prevalencia mundo, que aumenta con la edad. Los pacientes de esta patología experimentan episodios de cese involuntario de la respiración durante el sueño, que se prolongan durante varios segundos y que se reproducen a lo largo de la noche impidiendo el correcto descanso. En el caso de la apnea obstructiva, estos episodios se deben a la imposibilidad de mantener un camino abierto a través de la vía aérea, de forma que el flujo de aire se ve interrumpido. En la actualidad, el diagnostico de estos pacientes se realiza a través de un estudio polisomnográfico, que se centra en el análisis de los episodios de apnea durante el sueño, requiriendo que el paciente permanezca en el hospital durante una noche. La complejidad y el elevado coste de estos procedimientos, unidos a las crecientes listas de espera, han evidenciado la necesidad de contar con técnicas rápidas de detección, que si bien podrían no obtener tasas tan elevadas, permitirían reorganizar las listas de espera en función del grado de severidad de la patología en cada paciente. Entre otros, los sistemas de diagnostico por imagen, así como la caracterización antropométrica de los pacientes, han evidenciado la existencia de patrones anatómicos que tendrían influencia directa sobre el habla. Los trabajos dedicados al estudio del SAHS en lo relativo a como esta afecta al habla han sido escasos y algunos de ellos incluso contradictorios. Sin embargo, desde finales de la década de 1980 se conoce la existencia de patrones específicos relativos a la articulación, la fonación y la resonancia. Sin embargo, su descripción resultaba difícilmente aprovechable a través de un sistema de reconocimiento automático, pero apuntaba la existencia de un nexo entre voz y SAHS. En los últimos anos las técnicas de procesado automático han permitido el desarrollo de sistemas automáticos que ya son capaces de identificar diferencias significativas en el habla de los pacientes del SAHS, y que los distinguen de los locutores sanos. Por contra, poco se conoce acerca de la conexión entre estos nuevos resultados, los sé que habían obtenido en el pasado y la patogénesis del SAHS. Esta Tesis continua la labor desarrollada en este ámbito considerando específicamente: el estudio de la forma en que el SAHS afecta el habla de los pacientes, la mejora en las tasas de clasificación automática y la combinación de la información obtenida con los predictores utilizados por los especialistas clínicos en sus evaluaciones preliminares. Las dos primeras tareas plantean problemas simbióticos, pero diferentes. Mientras el estudio de la conexión entre el SAHS y el habla requiere de modelos acotados que puedan ser interpretados con facilidad, los sistemas de reconocimiento se sirven de un elevado número de dimensiones para la caracterización y posterior identificación de patrones. Así, la primera tarea debe permitirnos avanzar en la segunda, al igual que la incorporación de los predictores utilizados por los especialistas clínicos. La Tesis aborda el estudio tanto del habla continua como del habla sostenida, con el fin de aprovechar las sinergias y diferencias existentes entre ambas. En el análisis del habla continua se tomo como punto de partida un esquema que ya fue evaluado con anterioridad, y sobre el cual se ha tratado la evaluación y optimización de la representación del habla, así como la caracterización de los patrones específicos asociados al SAHS. Ello ha evidenciado la conexión entre el SAHS y los elementos fundamentales de la señal de voz: los formantes. Los resultados obtenidos demuestran que el éxito de estos sistemas se debe, fundamentalmente, a la capacidad de estas representaciones para describir dichas componentes, obviando las dimensiones ruidosas o con poca capacidad discriminativa. El esquema resultante ofrece una tasa de error por debajo del 18%, sirviéndose de clasificadores notablemente menos complejos que los descritos en el estado del arte y de una única grabación de voz de corta duración. En relación a la conexión entre el SAHS y los patrones observados, fue necesario considerar las diferencias inter- e intra-grupo, centrándonos en la articulación característica del locutor, sustituyendo los complejos modelos de clasificación por el estudio de los promedios espectrales. El resultado apunta con claridad hacia ciertas regiones del eje de frecuencias, sugiriendo la existencia de un estrechamiento sistemático en la sección del tracto en la región de la orofaringe, ya prevista en la patogénesis de este síndrome. En cuanto al habla sostenida, se han reproducido los estudios realizados sobre el habla continua en grabaciones de la vocal /a/ sostenida. Los resultados son cualitativamente análogos a los anteriores, si bien en este caso las tasas de clasificación resultan ser más bajas. Con el objetivo de identificar el sentido de este resultado se reprodujo el estudio de los promedios espectrales y de la variabilidad inter e intra-grupo. Ambos estudios mostraron importantes diferencias con los anteriores que podrían explicar estos resultados. Sin embargo, el habla sostenida ofrece otras oportunidades al establecer un entorno controlado para el estudio de la fonación, que también había sido identificada como una fuente de información para la detección del SAHS. De su estudio se pudo observar que, en el conjunto de datos disponibles, no existen variaciones que pudieran asociarse fácilmente con la fonación. Únicamente aquellas dimensiones que describen la distribución de energía a lo largo del eje de frecuencia evidenciaron diferencias significativas, apuntando, una vez más, en la dirección de las resonancias espectrales. Analizados los resultados anteriores, la Tesis afronta la fusión de ambas fuentes de información en un único sistema de clasificación. Con ello es posible mejorar las tasas de clasificación, bajo la hipótesis de que la información presente en el habla continua y el habla sostenida es fundamentalmente distinta. Esta tarea se realizo a través de un sencillo esquema de fusión que obtuvo un 88.6% de aciertos en clasificación (tasa de error del 11.4%), lo que representa una mejora significativa respecto al estado del arte. Finalmente, la combinación de este clasificador con los predictores utilizados por los especialistas clínicos ofreció una tasa del 91.3% (tasa de error de 8.7%), que se encuentra dentro del margen ofrecido por esquemas más costosos e intrusivos, y que a diferencia del propuesto, no pueden ser utilizados en la evaluación previa de los pacientes. Con todo, la Tesis ofrece una visión clara sobre la relación entre el SAHS y el habla, evidenciando el grado de madurez alcanzado por la tecnología del habla en la caracterización y detección del SAHS, poniendo de manifiesto que su uso para la evaluación de los pacientes ya sería posible, y dejando la puerta abierta a futuras investigaciones que continúen el trabajo aquí iniciado. ABSTRACT This Thesis explores the potential of speech technologies for the detection of clinical disorders connected to the upper airway. The study of speech traditionally covers both the production process and post processing of the signals involved, from the speaker up to the listener, offering an alternative path to study these pathologies. The fact that utterances embed not just the encoded message but also information about the speaker, has motivated the development of automatic systems oriented to the identification and verificaton the speaker’s identity. These have recently been boosted and reoriented either towards the characterization of traits that are common to several speakers, or to the differences between records of the same speaker collected under different conditions. The first are particularly relevant to this Thesis as these patterns could reveal the presence of features that are related to a common condition shared among different speakers, regardless of their identity. Such is the case faced in this Thesis, where the traits identified would relate to a particular pathology, directly connected to the speech production system. The Obstructive Sleep Apnea syndrome (OSA) is a paradigmatic case for analysis. It is a disorder with high prevalence among adults and affecting a larger number of them as they grow older. Patients suffering from this disorder experience episodes of involuntary cessation of breath during sleep that may last a few seconds and reproduce throughout the night, preventing proper rest. In the case of obstructive apnea, these episodes are related to the collapse of the pharynx, which interrupts the air flow. Currently, OSA diagnosis is done through a polysomnographic study, which focuses on the analysis of apnea episodes during sleep, requiring the patient to stay at the hospital for the whole night. The complexity and high cost of the procedures involved, combined with the waiting lists, have evidenced the need for screening techniques, which perhaps would not achieve outstanding performance rates but would allow clinicians to reorganize these lists ranking patients according to the severity of their condition. Among others, imaging diagnosis and anthropometric characterization of patients have evidenced the existence of anatomical patterns related to OSA that have direct influence on speech. Contributions devoted to the study of how this disorder affects scpeech are scarce and somehow contradictory. However, since the late 1980s the existence of specific patterns related to articulation, phonation and resonance is known. By that time these descriptions were virtually useless when coming to the development of an automatic system, but pointed out the existence of a link between speech and OSA. In recent years automatic processing techniques have evolved and are now able to identify significant differences in the speech of OSAS patients when compared to records from healthy subjects. Nevertheless, little is known about the connection between these new results with those published in the past and the pathogenesis of the OSA syndrome. This Thesis is aimed to progress beyond the previous research done in this area by addressing: the study of how OSA affects patients’ speech, the enhancement of automatic OSA classification based on speech analysis, and its integration with the information embedded in the predictors generally used by clinicians in preliminary patients’ examination. The first two tasks, though may appear symbiotic at first, are quite different. While studying the connection between speech and OSA requires simple narrow models that can be easily interpreted, classification requires larger models including a large number dimensions for the characterization and posterior identification of the observed patterns. Anyhow, it is clear that any progress made in the first task should allow us to improve our performance on the second one, and that the incorporation of the predictors used by clinicians shall contribute in this same direction. The Thesis considers both continuous and sustained speech analysis, to exploit the synergies and differences between them. On continuous speech analysis, a conventional speech processing scheme, designed and evaluated before this Thesis, was taken as a baseline. Over this initial system several alternative representations of the speech information were proposed, optimized and tested to select those more suitable for the characterization of OSA-specific patterns. Evidences were found on the existence of a connection between OSA and the fundamental constituents of the speech: the formants. Experimental results proved that the success of the proposed solution is well explained by the ability of speech representations to describe these specific OSA-related components, ignoring the noisy ones as well those presenting low discrimination capabilities. The resulting scheme obtained a 18% error rate, on a classification scheme significantly less complex than those described in the literature and operating on a single speech record. Regarding the connection between OSA and the observed patterns, it was necessary to consider inter-and intra-group differences for this analysis, and to focus on the articulation, replacing the complex classification models by the long-term average spectra. Results clearly point to certain regions on the frequency axis, suggesting the existence of a systematic narrowing in the vocal tract section at the oropharynx. This was already described in the pathogenesis of this syndrome. Regarding sustained speech, similar experiments as those conducted on continuous speech were reproduced on sustained phonations of vowel / a /. Results were qualitatively similar to the previous ones, though in this case perfomance rates were found to be noticeably lower. Trying to derive further knowledge from this result, experiments on the long-term average spectra and intraand inter-group variability ratios were also reproduced on sustained speech records. Results on both experiments showed significant differences from the previous ones obtained from continuous speech which could explain the differences observed on peformance. However, sustained speech also provided the opportunity to study phonation within the controlled framework it provides. This was also identified in the literature as a source of information for the detection of OSA. In this study it was found that, for the available dataset, no sistematic differences related to phonation could be found between the two groups of speakers. Only those dimensions which relate energy distribution along the frequency axis provided significant differences, pointing once again towards the direction of resonant components. Once classification schemes on both continuous and sustained speech were developed, the Thesis addressed their combination into a single classification system. Under the assumption that the information in continuous and sustained speech is fundamentally different, it should be possible to successfully merge the two of them. This was tested through a simple fusion scheme which obtained a 88.6% correct classification (11.4% error rate), which represents a significant improvement over the state of the art. Finally, the combination of this classifier with the variables used by clinicians obtained a 91.3% accuracy (8.7% error rate). This is within the range of alternative, but costly and intrusive schemes, which unlike the one proposed can not be used in the preliminary assessment of patients’ condition. In the end, this Thesis has shed new light on the underlying connection between OSA and speech, and evidenced the degree of maturity reached by speech technology on OSA characterization and detection, leaving the door open for future research which shall continue in the multiple directions that have been pointed out and left as future work.

Detección de problemas asociados a la calidad: frutas y hortalizas

El presente documento de la RED TEMÁTICA FRUTURA de CYTED recoge las aportaciones de sus miembros al denominado 1er evento, celebrado en Sao Paulo en septiembre de 2009. El título asignado a dicho primer evento o reunión de los participantes, contiene el tema asignado a la Red Temática, es decir Desarrollo de un sistema integral de la mejora de la calidad y seguridad de las frutas durante la confección, el transporte y la comercialización mediante nuevas tecnologías de inspección y monitorización, y se refiere al análisis de temas actuales respecto de la Detección y caracterización de problemas asociados a la calidad: Los problemas y desafíos asociados con el transporte de fruta fresca para cada país participante, con especial atención a los países tropicales. Bajo este título se organizan unas sesiones técnicas, y visitas y presentaciones técnicas en instituciones de Sao Paulo y el EMBRAPA, que son las siguientes: Visita técnica a la Unidad de Instrumentación Agropecuaria en São Carlos/SP , sita a 300 km de São Paulo), y la visita técnica a la Central de Abastecimiento del Estado de São Paulo - CEAGESP/SP. Las contribuciones aquí recogidas se completaron con los puntos de vista expresados por la industria, en un coloquio de empresas, presidido por el Dr. Fernando Flores, con la participación de industriales, que abordaron sus puntos de vista sobre el tema: Los problemas del transporte de frutas y hortalizas, desde el punto de vista de la industria. De ellas se extrajo algunas conclusiones para tener en cuenta en las siguientes reuniones. La principal de ellas, fue que es fundamental a la hora de aconsejar mejoras en el transporte internacional de frutas contar con dicho punto de vista, lo que se tendrá en cuenta en los eventos siguientes de FRUTURA . Asociando países y contribuciones, se identificaron y describieron varios condicionamientos y problemas que aparecen durante el transporte de productos perecederos, en especial de frutas durante su transporte, y que se asocian a pérdidas de calidad: • Evaluar la problemática del transporte de frutas y hortalizas a mercados ubicados a gran distancia supone entender la fisiología del producto y conocer los cambios que puede sufrir durante la conservación y el transporte. Las pérdidas en el transporte de frutas se basan en condiciones ambientales no apropiadas a las que el producto se ve expuesto, tanto en transporte terrestre como en el aéreo, y se relaciona con instalaciones y equipos de frío insuficientes, e insuficientemente controlados. • La reglamentación de cada uno de los países receptores de fruta y hortalizas frescas afecta enormemente a los intercambios comerciales, y es un aspecto que debe ser estudiado especialmente, y a nivel internacional. Existen por ejemplo regulaciones cuarentenarias frente a plagas que requieren tratamientos específicos con altas exigencias tecnológicas. • Teniendo en cuenta que las condiciones óptimas, en especial de temperatura, son diferentes para cada producto. los amplísimos conocimientos y datos existentes a este respecto han de ser analizados y aplicados apropiadamente en los procesos de transporte. • Se establece el alto potencial de nuevas tecnologías como las RFID (Identificación por Radio Frecuencia) y WSN (Redes inalámbricas de Sensores) que hacen posible la supervisión/monitorización y el control de las condiciones del ambiente y del producto en el interior de contenedores de transporte. • El diseño y uso de envases adecuados al producto, el tipo de transporte, paletización, condiciones de frío y las especies frutícolas debe ser analizado cuidadosamente para grandes distancias. Por otro lado, aumenta de demanda de productos fáciles de preparar, siendo las frutas como manzana, pera y durazno mínimamente procesadas en fresco (MPF) una nueva alternativa para los consumidores. Sin embargo estas frutas MPF presentan una serie de daños durante su procesamiento que reducen su vida útil durante su transporte y comercialización, por lo que presentan exigencias especiales en su envasado, comercialización y almacenaje. • Se añade a la variabilidad y falta de calidad de las frutas en el mercado, las deficiencias en las fechas y condiciones de cosecha, de envasado, de tratamiento y de manejo en origen, y a lo largo de la cadena de distribución. • Debe asumirse en varios países y zonas productivas una falta de conocimientos de los productores, transportistas e intermediarios en la distribución. (Es un objetivo iniciar acciones de formación en este sentido, a través de FRUTURA). • Los problemas en las infraestructuras, se centran en varios aspectos de gran relevancia y en todo caso requieren ser optimizados si se persigue calidad y reducción de pérdidas: situación de las fincas, caminos, distancias, carreteras, puertos, aeropuertos, equipos de transporte (camiones, contenedores). Las capacidades y características de los centros de distribución, tales como los visitados CEAGESP de Sao Paulo y MERCAMADRID que representan un factor de enorme influencia en la comercialización de calidad, procesos y productos. Los artículos, al ser contribuciones de los miembros de los distintos países asociados a FRUTURA aportan datos, de la producción frutícola y de su transporte, específicos para algunos de los países participantes en el proyecto: Uruguay, Argentina, Brasil, Costa Rica y España. Los trabajos aquí recogidos se completan con las presentaciones expuestas en la reunión, y que se encuentran accesibles en la página web de FRUTURA: www.frutura.net. Finalmente, otra contribución relevante de estos trabajos es sus listados de bibliografía, los cuales ofrecen una información de gran valor dentro de los objetivos de FRUTURA.

Detección de daño en materiales compuestos mediante fibra óptica

En este artículo se explora la aplicación del PCA (Principal Component Analysis), y mediciones estadísticas T 2 y Q para detectar daños en estructuras fabricadas en materiales compuestos mediante la utilización de FBGs (Fiber Bragg Grating). Un modelo PCA es construido usando datos de la estructura sin daños como un estado de referencia. Los defectos en la estructura son simulados causando pequeñas delaminaciones entre el panel y el rigidizador. Los datos de diferentes escenarios experimentales para la estructura sin daño y con daño son proyectados en el modelo PCA. Las proyecciones y los índices T 2 y Q son analizadas. Resultados de cada caso son presentados y discutidos demostrando la viabilidad y el potencial de usar esta formulación en SHM (Structural Health Monitoring)

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.

Detección del ahuecado interno en sandía sin semillas usando métodos acústicos.

Hollow heart is a problem quite specific to seedless watermelon, affecting to all varieties. Percentage of fruits affected range from nil to up to more than 50% of the fruits. The acoustic impulse response of 158 watermelons was measured using a prepolarized free-field microphone. After carrying out a fast Fourier transformation on the time signal of the generated sound several acoustic parameters were evaluated. Values of spectral density were significantly different between 'good watermelons' and 'hollow heart watermelons'.

Detección óptica de harinosidad en manzana mediante una nueva técnica láser.

Mealiness, a textural disorder that produces quality loss, combines softness and absence of juiciness. The only one (destructive) test to measure it, combines information from a mechanical test on fruit probes to classify the samples according to instrumental mealiness. Time-domain laser reflectance spectroscopy (TDRS) is able to assess simultaneously and independently the absorption of the light inside the irradiated body (µa coefficient) and the scattering of the photons across the tissues (µS, transport scattering coeff.) measured at each wavelength. Using VIS&NIR lasers as light sources, TDRS was applied to Golden Delicious and Cox apples (n=90), conforming batches of untreated samples and storage-treated (20°C&95%RH) to induce mealiness development. The collected database was clustered into different groups according to their instrumental mealiness. Optical variables were used to build discriminant functions, achieving classification scores 75-89% of correctly identified mealy apples.