Premio Internacional Francisco Coello
URI permanente para esta colecciónhttps://hdl.handle.net/10953.1/19929
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Ítem Relleno de huecos en series temporales de índices sentinel-2 en cubiertas agrícolas con datos procedentes de sentinel-1(2023-06-09) Aranguren Erice, Itxaso; Albizua Huarte, Lourdes (UPNA); Álvarez Mozos, Jesús (UPNA)La teledetección ofrece la posibilidad de realizar un seguimiento del desarrollo de los cultivos mediante la adquisición de imágenes de forma repetida por sensores alojados en plataformas satelitales. El objetivo del presente trabajo fin de master es rellenar la falta de información en las series temporales de índices Sentinel-2 (sensor óptico-multiespectral) causadas por las nubes, con datos procedentes de Sentinel-1 (sensor radar cuya funcionalidad no se ve limitada por la nubosidad). Para ello, se calcularon y evaluaron índices ópticos y radar que ofrecieran una mayor sensibilidad al desarrollo de siete cultivos representativos de una zona de estudio en Navarra. Posteriormente, se realizó un análisis estadístico y evaluó la correlación entre los índices calculados. Finalmente, se estudiaron y evaluaron las técnicas de relleno aplicadas. Los resultados muestran que podría ser factible rellenar la falta de información en series temporales de NDVI a través de datos de índices de Sentinel-1.Ítem Aplicación de las tecnicas insar multitemporales para la monitorizacion del yacimiento de gas hassi r’mel (Argelia) usando sentinel-1(2023-06-06) Belamri, Sinia; Ruiz Armenteros, Antonio Miguel; Sousa, Joaquim Joāo; Universidad de Jaén. Ingeniería Cartográfica, Geodésica y FotogrametríaEl presente Trabajo Fin de Máster se encuentra encuadrado en las técnicas de teledección remota a través de los sensores de los satélites Sentinel-1 en donde se aplicará la técnica PSInSAR, basada en la interferometrica radar. Este algoritmo de procesado interferometrico estará sorportado por el software SARPROZ. Se aplicará esta técnica en dos regiones de Argelia en donde pueden producirse subsidencias debido tanto a la extracción de gas como al almecenamiento CO2. En la zona de Hassi R’Mel, considerada una de la zonas más importantes de actividad en la extracción de gas, se ha considerado necesario realizar el analisis de las posibles subsidencia del terreno para monitorear las deformaciones de la zona, durante el período de 2016 hasta 2022. Finalmente, ha estudiado también la región de In Salah en donde se realizaron actividades de almacenamiento de dióxido de carbono, por lo que se evaluará si el terreno es completamente estable.Ítem Simulación de escaneados 3D(2023-06-05) López Ruiz, Alfonso; Ogayar Anguita, Carlos Javier; Feito Higueruela, Francisco Ramón; Universidad de Jaén. InformáticaLas nubes de puntos 3D procedentes de un sensor LiDAR se utilizan en un número considerable de aplicaciones: desde la preparación y verificación de trabajos de campo, a tareas relacionadas con la inteligencia artificial, como puede ser la conducción autónoma o el entrenamiento de sistemas robóticos. Sin embargo, su obtención representa un coste económico y temporal, y más allá de la adquisición, se observa un número muy reducido de conjuntos de datos etiquetados aplicables a tareas de machine learning y de visión por computador. Además, es común encontrar nubes de puntos cuyas etiquetas se reducen a unas pocas clases, que incluso se asignan manualmente, lo que implica que podrían existir errores en el proceso de etiquetado, más allá del limitado nivel de detalle existente. Por tanto, la simulación de un sensor LiDAR sobre un escenario 3D modelado permite obtener nubes de puntos sintéticas, correctamente etiquetadas, con clases ajustadas a un escenario concreto, y con un nivel de detalle personalizado. Por otro lado, la generación de nubes de puntos en gran cantidad puede obtenerse como consecuencia de la introducción de escenarios procedurales. El comportamiento físico del sensor hace que este problema pueda representar una elevada carga de trabajo. Por tanto, la introducción de la computación paralela puede ayudar a reducir el tiempo de respuesta del proceso de escaneo. Además, la simulación del sensor no sólo incluye una generación básica de una nube de puntos, sino también la introducción de aquellos errores más comunes vinculados a un dispositivo LiDAR, con el fin de reproducir de la manera más fiel posible su comportamiento.