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Multiband Photogrammetry and Hybrid Image Analysis for the Investigation of a Wall Painting by Paolo de San Leocadio and Francesco Pagano in the Cathedral of Valencia

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Multiband Photogrammetry and Hybrid Image Analysis for the Investigation of a Wall Painting by Paolo de San Leocadio and Francesco Pagano in the Cathedral of Valencia

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Rahrig, M.; Herrero-Cortell, MÁ.; Lerma, JL. (2023). Multiband Photogrammetry and Hybrid Image Analysis for the Investigation of a Wall Painting by Paolo de San Leocadio and Francesco Pagano in the Cathedral of Valencia. Sensors. 23(4). https://doi.org/10.3390/s23042301

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/202711

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Título: Multiband Photogrammetry and Hybrid Image Analysis for the Investigation of a Wall Painting by Paolo de San Leocadio and Francesco Pagano in the Cathedral of Valencia
Autor: Rahrig, Max Herrero-Cortell, Miguel Ángel Lerma, José Luis
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Cartográfica Geodesia y Fotogrametría - Departament d'Enginyeria Cartogràfica, Geodèsia i Fotogrametria
Universitat Politècnica de València. Facultad de Bellas Artes - Facultat de Belles Arts
Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Geodésica, Cartográfica y Topográfica - Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Geodèsica, Cartogràfica i Topogràfica
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] A workflow for the photogrammetric combination of non-invasive multispectral imaging techniques ranging from ultraviolet (UV) and visible (VIS) to near infrared (NIR) for the investigation of wall paintings is presented. ...[+]
Palabras clave: Renaissance wall painting , Non-destructive testing (NDT) , Non-invasive , Cultural heritage , Multispectral imaging (MSI) , Multiband imaging (MBI) , Photogrammetry , Cathedral of Valencia
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
Fuente:
Sensors. (eissn: 1424-8220 )
DOI: 10.3390/s23042301
Editorial:
MDPI AG
Versión del editor: https://doi.org/10.3390/s23042301
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/EC/H2020/101032333/EU
Agradecimientos:
This research was funded by the European Union's Horizon 2020 research and innovation programme under the Marie Sklodowska-Curie grant number No. 101032333.
Tipo: Artículo

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