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Desarrollo integrado de técnicas de análisis de imágenes y datos LiDAR para la actualización de bases de datos de ocupación del suelo

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Desarrollo integrado de técnicas de análisis de imágenes y datos LiDAR para la actualización de bases de datos de ocupación del suelo

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dc.contributor.author Gil-Yepes, José Luis es_ES
dc.date.accessioned 2018-01-03T08:44:32Z
dc.date.available 2018-01-03T08:44:32Z
dc.date.issued 2017-12-26
dc.identifier.issn 1133-0953
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/93832
dc.description.abstract [ES] Reseña tesis doctoral. El objetivo de esta tesis es desarrollar una metodología integrada de procesado digital de imágenes de alta resolución y datos LiDAR basada en la extracción de características cuantitativas a nivel de objetos y subobjetos para la asignación de un tipo de uso del suelo o cobertura, orientada a la detección de cambios y a la actualización de bases de datos de ocupación del suelo en zonas urbanas y agrícolas. Los datos empleados son imágenes aéreas y de satélite de alta resolución de fechas diferentes, así como datos LiDAR y la cartografía catastral base en formato vectorial. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València
dc.relation.ispartof Revista de Teledetección
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) es_ES
dc.subject OBIA es_ES
dc.subject Extracción de características es_ES
dc.subject Detección de cambios es_ES
dc.subject Árboles de decisión es_ES
dc.subject Usos/coberturas de suelo es_ES
dc.title Desarrollo integrado de técnicas de análisis de imágenes y datos LiDAR para la actualización de bases de datos de ocupación del suelo es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.date.updated 2018-01-02T13:47:38Z
dc.identifier.doi 10.4995/raet.2017.9014
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation Gil-Yepes, JL. (2017). Desarrollo integrado de técnicas de análisis de imágenes y datos LiDAR para la actualización de bases de datos de ocupación del suelo. Revista de Teledetección. (50):105-108. doi:10.4995/raet.2017.9014 es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.4995/raet.2017.9014 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 105 es_ES
dc.description.upvformatpfin 108 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.issue 50
dc.identifier.eissn 1988-8740
dc.relation.references Atkinson, P. ., & Lewis, P. (2000). Geostatistical classification for remote sensing: an introduction. Computers & Geosciences, 26(4), 361-371. doi:10.1016/s0098-3004(99)00117-x es_ES
dc.relation.references Lambin, E., Baulies, X., Bockstael, X., Fischer, N., Krug, G., Leemans, T., Moran, R., Rindfuss, E., Sato, R., Skole, Y., Turner, D., Vogel, B. 1999. Landuse and land cover change: implementation strategy. Reporte técnico, IGBP Secretariat, Stockholm, Sweden. es_ES
dc.relation.references Wackernagel, H. (2003). Multivariate Geostatistics. doi:10.1007/978-3-662-05294-5 es_ES
dc.relation.references Witten, I., Eibe, F., Hall, M. 2011. Data mining: practical machine learning tools and techniques, 3a Edición. San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers Inc. es_ES


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