{"id":64282,"date":"2018-03-09T22:52:15","date_gmt":"2018-03-09T22:52:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/procesamiento-paralelo-de-imagenes-hiperespectrales-utilizando-arquitecturas-de-computacion-neuronal\/"},"modified":"2018-03-09T22:52:15","modified_gmt":"2018-03-09T22:52:15","slug":"procesamiento-paralelo-de-imagenes-hiperespectrales-utilizando-arquitecturas-de-computacion-neuronal","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/extremadura\/procesamiento-paralelo-de-imagenes-hiperespectrales-utilizando-arquitecturas-de-computacion-neuronal\/","title":{"rendered":"Procesamiento paralelo de im\u00e1genes hiperespectrales utilizando arquitecturas de computaci\u00f3n neuronal"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Javier Plaza Miguel <\/strong><\/h2>\n<p>En los \u00faltimos a\u00f1os, la evoluci\u00f3n en los sensores hiperespectrales ha supuesto un salto cualitativo en las aplicaciones orientadas a la observaci\u00f3n remota de la tierra, introduciendo requerimientos computacionales muy elevados en un gran n\u00famero de aplicaciones. Estos instrumentos se caracterizan por su capacidad para medir la radiaci\u00f3n reflejada en una amplia gama de longitudes de onda, pudiendo registrar informaci\u00f3n en cientos de canales espectrales.  la mayor parte de las aplicaciones hiperespectrales se basan en las t\u00e9cnicas de desmezclado espectral o spectral unmixing, que consisten b\u00e1sicamente en expresar cada p\u00edxel de la imagen mediante combinaciones de componentes puros (llamados endmembers), permitiendo un an\u00e1lisis sub-pixel de los datos. para resolver este problema, tradicionalmente se han utilizado t\u00e9cnicas basadas en modelos lineales de mezcla, que simplifican el problema de la mezcla asumiendo que todos los componentes puros interact\u00faan de forma lineal. En aplicaciones reales, este tipo de modelos pueden producir errores elevados en el proceso de cuantificaci\u00f3n de los materiales presentes en la escena, siendo preciso utilizar t\u00e9cnicas basadas en modelos no lineales de mezcla para estimar correctamente la abundancia de componentes puros en p\u00edxels mezcla, con el inconveniente a\u00f1adido de una mayor complejidad computacional durante el proceso de caracterizaci\u00f3n. en este trabajo se presentan una serie de m\u00e9todos basados en computaci\u00f3n neuronal que resuelven de forma efectiva el problema anteriormente descrito. Adem\u00e1s, se desarrolla un conjunto de algoritmos que minimizan el n\u00famero de muestras necesarias para entrenar correctamente los modelos neuronales propuestos, seleccionando los patrones de entrenamiento atendiendo a la informaci\u00f3n relativa a la mezcla que contienen. Aprovechando el alto grado de paralelismo inherente a los modelos de computaci\u00f3n neuronal empleados, as\u00ed como la alta dimensionalidad de los datos procesados, se han desarrollado implementaciones paralelas de todos los m\u00e9todos propuestos siguiendo diferentes y novedosos esquemas de particionamiento y comunicaci\u00f3n. la evaluaci\u00f3n de los m\u00e9todos sobre escenas reales demuestra que el uso de arquitecturas basadas en computaci\u00f3n neuronal mejora los resultados ofrecidos por el modelo lineal de mezcla, en aplicaciones tanto de clasificaci\u00f3n como de desmezclado de datos hiperespectrales. Las versiones paralelas de los m\u00e9todos propuestos han sido implementadas en diferentes arquitecturas paralelas, incluyendo un cluster beowulf denominado thunderhead y disponible en el centro nasa goddard space flight center en maryland, y diferentes redes heterog\u00e9neas de computadores en la universidad de maryland.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Procesamiento paralelo de im\u00e1genes hiperespectrales utilizando arquitecturas de computaci\u00f3n neuronal<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Procesamiento paralelo de im\u00e1genes hiperespectrales utilizando arquitecturas de computaci\u00f3n neuronal <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Javier Plaza Miguel <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Extremadura<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 29\/04\/2008<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Pablo Juan Mart\u00ednez Cobo<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Francisco Tirado fern\u00e1ndez <\/li>\n<li>abel Francisco Paz gallardo (vocal)<\/li>\n<li>inmaculada Garcia fernandez (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 Moreno m\u00e9ndez (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Javier Plaza Miguel En los \u00faltimos a\u00f1os, la evoluci\u00f3n en los sensores hiperespectrales ha supuesto un salto 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