Detección automática de edificios y clasificación de usos del suelo en entornos urbanos con imágenes de alta resolución y datos LiDAR

dc.contributor.advisorRuiz Fernández, Luis Ángel
dc.contributor.affiliationDepartamento de Ingeniería Cartográfica Geodesia y Fotogrametría
dc.contributor.affiliationEscuela Técnica Superior de Ingeniería Geodésica, Cartográfica y Topográfica
dc.contributor.affiliationGrupo de Cartografía Geoambiental y Teledetección
dc.contributor.authorHermosilla Gómez, Txomines_ES
dc.date.accessioned2011-07-20T12:13:32Z
dc.date.available2011-07-20T12:13:32Z
dc.date.created2011-07-08T08:00:00Zes_ES
dc.date.issued2011-07-20es_ES
dc.description.abstractEsta Tesis tiene como objetivo establecer una metodología fiable de detección automática de edificaciones para la clasificación automática de los usos del suelo en entornos urbanos utilizando imágenes aéreas de alta resolución y datos LiDAR. Estos datos se corresponden con la información adquirida en el marco del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA), y se encuentran a disposición de las administraciones públicas españolas. Para realizar la localización de edificaciones se adaptan y analizan dos técnicas empleando imágenes de alta resolución y datos LiDAR: la primera se basa en el establecimiento de valores umbral en altura y vegetación, y la segunda utiliza una aproximación mediante la clasificación orientada a objetos. La clasificación de los entornos urbanos se ha realizado empleando un enfoque orientado a objetos, definidos a partir de los límites cartográficos de las parcelas catastrales. La descripción cualitativa de los objetos para su posterior clasificación se realiza mediante un conjunto de características descriptivas especialmente diseñadas para la caracterización de entornos urbanos. La información que proporcionan estas características se refiere a la respuesta espectral de cada objeto o parcela, la textura, la altura y sus características geométricas y de forma. Además, se describe el contexto de cada objeto considerando dos niveles: interno y externo. En el nivel interno se extraen características referentes a las coberturas de edificaciones y vegetación contenidas en una parcela. En el nivel externo se calculan características globales de la manzana urbana en la que una parcela esta enmarcada. Se analiza la contribución específica de las características descriptivas en la descripción, así como su aporte en la clasificación de los usos del sueloes_ES
dc.description.accrualMethodPalanciaes_ES
dc.description.bibliographicCitationHermosilla Gómez, T. (2011). Detección automática de edificios y clasificación de usos del suelo en entornos urbanos con imágenes de alta resolución y datos LiDAR [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/11232es_ES
dc.identifier.doi10.4995/Thesis/10251/11232es_ES
dc.identifier.urihttps://riunet.upv.es/handle/10251/11232
dc.languageEspañoles_ES
dc.publisherUniversitat Politècnica de Valènciaes_ES
dc.relation.tesis3580es_ES
dc.rightsReserva de todos los derechoses_ES
dc.rights.accessRightsAbiertoes_ES
dc.sourceRiunetes_ES
dc.subjectTeledetecciónes_ES
dc.subjectLidares_ES
dc.subjectClasificación usos del sueloes_ES
dc.subjectEntornos urbanoses_ES
dc.subjectActualización cartografíaes_ES
dc.subjectDetección de edificacioneses_ES
dc.subjectAlta resoluciónes_ES
dc.subject.classificationINGENIERIA CARTOGRAFICA, GEODESIA Y FOTOGRAMETRIAes_ES
dc.titleDetección automática de edificios y clasificación de usos del suelo en entornos urbanos con imágenes de alta resolución y datos LiDAR
dc.typeTesis doctorales_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dspace.entity.typePublication
person.identifier288
person.identifier.orcid0000-0003-0073-7259
relation.isAdvisorOfPublication5a2cff6a-32a0-4e6f-a3d7-0ac4d85a60f2
relation.isAdvisorOfPublication.latestForDiscovery5a2cff6a-32a0-4e6f-a3d7-0ac4d85a60f2
relation.isOrgUnitOfPublicationd6948e84-fae2-4b0a-b844-a4930d5b8f47
relation.isOrgUnitOfPublication9d1abfb4-d3a8-4bda-ae58-13f1971682a0
relation.isOrgUnitOfPublication7643bd28-044e-42eb-800c-828979b9f99a
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscoveryd6948e84-fae2-4b0a-b844-a4930d5b8f47
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