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Moisés Espínola
Clasificación de imágenes de satélite mediante autómatas celulares
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INFORMACIÓN
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La teledetección espacial es una ciencia aplicada que se utiliza para resolver, mediante la adquisición de imágenes de satélite, numerosos problemas de tipo medioambiental, militar, social y político. Uno de los desafíos más complicados a los que se enfrenta la teledetección a la hora de solventar todos estos problemas es el procesamiento de las enormes cantidades de datos recolectados por los satélites. Algunas de las técnicas computacionales más importantes que se utilizan para ello son los algoritmos de clasificación de imágenes de satélite, cuya finalidad consiste en agrupar todos los píxeles de una imagen digital en un número finito de clases. Sin embargo, a pesar del elevado número de algoritmos clasificadores que existen, todos presentan limitaciones que provocan que ninguno de ellos sea completamente fiable en términos de tasa de acierto, sobre todo al trabajar con imágenes de satélite con un alto grado de complejidad.
Por otro lado, un autómata celular es un modelo matemático que ha sido ampliamente utilizado durante las últimas décadas para resolver problemas relacionados con los sistemas complejos. Dentro del ámbito de la teledetección, se han usado sobre todo para implementar simulaciones de procesos naturales y artificiales sobre imágenes de satélite, ya que sus propiedades permiten trabajar adecuadamente con este tipo de aplicaciones. Sin embargo, en el ámbito específico de la clasificación de imágenes de satélite son escasos los trabajos relacionados con los autómatas celulares, a pesar de las enormes ventajas que pueden llegar a ofrecer.
Esta tesis doctoral se centró en mejorar, mediante el uso de los autómatas celulares, las limitaciones que presentan la mayoría de los algoritmos de clasificación de imágenes de satélite. Además, también incluyó otros trabajos de investigación secundarios, como la correlación de variables ecológicas mediante redes neuronales de base radial, la caracterización de texturas naturales mediante autómatas celulares y la simulación de precipitaciones sobre imágenes de satélite tridimensionales. Todos los experimentos fueron implementados y validados sobre imágenes de satélite ofrecidas tanto por el programa de satélites Landsat como por la misión SRTM, ambos de la NASA. Esta tesis doctoral fue defendida por Moisés Espínola el 21 de Noviembre de 2014, obteniendo la calificación de Matrícula de Honor (Sobresaliente 'Cum Laude') por unanimidad del tribunal.
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IMÁGENES
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| Cohete de satélite Landsat |
Lanzamiento de satélite Landsat |
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| Satélites de NASA |
Satélites orbitando |
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| Satélite Landsat 8 |
España desde el espacio |
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| Evolución del mar de Aral |
Erupción del volcán Ambrym |
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| Analizando imagen de satélite 2D |
Analizando imagen de satélite 3D |
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PUBLICACIONES
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M. Espínola, J.A. Piedra, R. Ayala, L. Iribarne and J.Z. Wang. Contextual and hierarchical classification of satellite images based on cellular automata. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS), 53(2): 795-809, 2015 (JCR Q1: 3.51 Impact Factor). doi:10.1109/TGRS.2014.2328634 |
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M. Espínola. Clasificación de imágenes de satélite mediante autómatas celulares. Libro de 240 páginas, 2014. ISBN: 978-84-617-3776-5 |
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M. Espínola, J.A. Piedra, R. Ayala, L. Iribarne and S. Leguizamón. Modeling rainfall features dynamics in a DEM satellite image with cellular automata. 11th International Conference on Cellular Automata for Research and Industry (ACRI 2014), September 22-25, Kraków (Poland), in J.Was et al. eds., Springer Lecture Notes in Computer Science 8751, pp. 238-247, 2014. doi:10.1007/978-3-319-11520-7_25 |
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M. Espínola, J.A. Piedra, R. Ayala, L. Iribarne, S. Leguizamón and and M. Menenti. ACA multiagent system for satellite image classification. 10th International
Conference on Practical Applications of Agents and Multi-Agent Systems (PAAMS 2012), March 28-30, Salamanca (Spain), in J.M.C. Rodríguez et al. eds., Trends in Practical Applications of Agents and Multiagent Systems, Springer Advances in Intelligent and Soft Computing, 157, pp. 93-100, 2012. doi:10.1007/978-3-642-28795-4_11 |
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M. Espínola, J.A. Piedra, R. Ayala, L. Iribarne, S. Leguizamón and and M. Menenti. A hierarchical and contextual algorithm based on cellular automata for satellite image classification. International Conference on Computational Intelligence and Software Engineering (CiSE 2011), December 9-11, Wuhan (China), IEEE Computer Society, 2011. ISBN: 978-1-4244-6448-7 |
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M. Cruz, M. Espínola, R. Ayala, M. Peralta and J.A. Torres. How can neural networks to speed up ecological regionalization friendly? Replacement of field studies by satellite data using RBFs. International Conference on Neural Computation (ICNC 2010), October 24-26, Valencia (Spain), 2010. |
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S. Leguizamón, M. Espínola, R. Ayala, L. Iribarne and M. Menenti. Characterization of texture in images by using a cellular automata approach. Third World Summit on the Knowledge Society (WSKS 2010), September 22-24, Corfu (Greece), The Open Knowledge Society: Organizational, Business, and Technological Aspects of the Knowledge Society, part II, Springer Communications in Computer and Information Science, 112, pp. 522-533, 2010. doi:10.1007/978-3-642-16324-1_61
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M. Espínola, R. Ayala, S. Leguizamón, L. Iribarne and M. Menenti. Cellular automata applied in remote sensing to implement contextual pseudo-fuzzy classication. The Ninth International Conference on Cellular Automata for Research and Industry (ACRI 2010), September 21-24, Ascoli Piceno (Italy), in S. Bandini et al. eds., Springer Lecture Notes in Computer Science 6350, pp. 312-321, 2010. doi:10.1007/978-3-642-15979-4_33
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M. Cruz, M. Espínola, L. Iribarne, R. Ayala, M. Peralta and J.A. Torres. Ecological sectorization process improvement through neural networks: synthesis of vegetation data from satellite images using RBFs. 9th IEEE/ACIS International Conference on Computer and Information Science (ICIS 2010), August 18-20, Yamagata (Japan), pp. 513-516, 2010. doi:10.1109/ICIS.2010.118 |
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M. Espínola, R. Ayala, S. Leguizamón and M. Menenti. Classification of satellite images using the cellular automata approach. First World Summit on the Knowledge Society (WSKS 2008), September 24-28, Athens (Greece), in M.D. Lytras et al. eds., The Open Knowledge Society: A Computer Science and Information System Manifesto, Springer Communications in Computer and Information Science 19, pp. 521-526, 2008. doi:10.1007/978-3-540-87783-7_66 |
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