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Análisis de imagen multiespectral y segmentación semántica para la monitorización medioambiental
dc.contributor.advisor | Usamentiaga Fernández, Rubén | |
dc.contributor.advisor | García Martínez, Daniel Fernando | |
dc.contributor.author | Díaz Pedrayes, Óscar | |
dc.contributor.other | Informática, Departamento de | spa |
dc.date.accessioned | 2024-03-05T13:00:06Z | |
dc.date.available | 2024-03-05T13:00:06Z | |
dc.date.issued | 2023-06-15 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10651/71814 | |
dc.description | Tesis doctoral por compendio de publicaciones | |
dc.description.abstract | El análisis de imagen multiespectral es una técnica que implica capturar imágenes en diferentes longitudes de onda, incluyendo aquellas que están más allá de lo visible para el ojo humano. Esto proporciona una vista más completa del entorno, revelando patrones y cambios que pueden no ser evidentes a simple vista. La segmentación semántica es un método que permite dividir una imagen en segmentos o regiones distintas según su contenido, lo cual puede lograrse utilizando algoritmos de aprendizaje profundo entrenados con conjuntos de datos grandes. | spa |
dc.format.extent | 267 p. | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.subject | Imagen multiespectral | spa |
dc.subject | Monitorización medioambiental | spa |
dc.title | Análisis de imagen multiespectral y segmentación semántica para la monitorización medioambiental | spa |
dc.type | doctoral thesis | spa |
dc.local.notes | DT(SE) 2023-132 | spa |
dc.rights.accessRights | open access |
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