ALGORITMOS DE PROCESADO Y ANÁLISIS DE IMAGEN. APLICACIÓN A TELEDETECCION.

ASIGNATURA OPTATIVA DE LA FACULTAD DE INFORMATICA, GRADO EN MATEMATICAS E INFORMATICA

4º Curso,  Séptimo Semestre (6 créditos)

Profesorado: Agueda Arquero Hidalgo, Consuelo Gonzalo Martín  y M. Estíbaliz Martínez Izquierdo (coordinadora)

Dpto. Arquitectura y Tecnología de Sistemas Informáticos

Facultad de Informática

Universidad Politécnica de Madrid

 


Descripción del curso:

RESUMEN

   La identificación, análisis e interpretación de la información contenida en las imágenes obtenidas mediante sensores remotos, es eficaz para evaluaciones de las características geométricas y estimaciones generales de cubiertas terrestres a diferentes escalas espaciales y temporales. La interpretación automática de las imágenes se define como un análisis cuantitativo, debido a su facilidad para identificar puntos basándose en sus propiedades numéricas y contabilizarlos para realizar estimaciones de superficies. Todos estas técnicas tienen una aplicación directa en la planificación y gestión de recursos naturales (forestales, cultivos, hídricos, ...) y catástrofes (terremotos, tsunamis, incendios,…), actualización de bases de datos espaciales, gestión del territorio, ….
 

TEMARIO

  1. Algoritmos de procesado de imágenes.
  2. Descripción y caracterización de datos espaciales y espectrales.
  3. Algoritmos de muestreo y correlación en campo próximo y remoto.
  4. Algoritmos de preprocesado de imágenes remotas.
  5. Algoritmos de fusión de imágenes remotas.
  6. Algoritmos de clasificación de imágenes remotas.
  7. Algoritmos de detección de cambios en imágenes multitemporales.

METODOLOGIA

-         CLASES DE TEORIA. Se utilizará la lección magistral para la exposición verbal de los contenidos, apoyándose en recursos audiovisuales.

-         CLASES  PRACTICAS: ESUDIO DE CASOS. El profesor planteará en la clase, problemáticas y dilemas de cada tema que, servirán para aplicar los conocimientos adquiridos en las clases de teoría. La activirá se realizará en aula informática.

-         TRABAJO AUTONOMO: ESTUDIO Y TRABAJO AUTONOMO/RESOLUCION DE CUESTIONARIOS. El alumno deberá resolver tareas y contestar cuestionarios que cumplan unas determinadas especificaciones.

-         TRABAJO EN GRUPO: APRENDIZAJE COOPERATIVO/ESTUDIO Y TRABAJO EN GRUPO. Los alumnos desarrollarán un trabajo en pequeños grupos, que posteriormente expondrán ante la clase, usando las TIC.

-         TUTORÍAS. Los alumnos podrán hacer uso de tutorías personalizadas, cuando lo soliciten al profesor.
 

EVALUACION
En cualquiera de los casos: El alumno que obtenga una nota superior o igual a 5 sobre 10 habrá superado la asignatura. En caso contrario, su calificación será de suspenso.

CONVOCATORIA ORDINARIA

SISTEMA GENERAL DE EVALUACION CONTINUA

La asignatura se superará cuando se obtenga 5 o más puntos sobre un total de 10, según los porcentajes que se indican a continuación.

NOTA FINAL = 30% Resolución y entrega de actividades en Moodle + 40%  Realización y entrega de prácticas + 30%  Presentación oral.

SISTEMA DE EVALUACION MEDIANTE SOLO PRUEBA FINAL

Los alumnos que se quieran acoger a este sistema de evaluación, deberán solicitarlo de acuerdo a la normativa vigente. Se realizará un examen correspondiente a todo el temario de la asignatura que se realizará en el día fijado por Jefatura de Estudios.

La calificación de este examen será el 60% de la nota total, siendo el 40% la calificación obtenida en prácticas.

CONVOCATORIA EXTRAORDINARIA

La calificación del alumno en esta convocatoria será la obtenida en un examen correspondiente a todo el temario de la asignatura que se realizará en el día fijado por Jefatura de Estudios. La calificación de este examen será el 60% de la nota total, siendo el 40% la calificación obtenida en prácticas.


  REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
 

ARQUERO, A. GONZALO, C. y MARTÍNEZ, E., 2003, Teledetección. Una aproximación desde la superfice al satélite. Ed. Fundación General de la UPM, Madrid. ISBN: 84-96244-12-1.

BLASCHKE, T et al., 2008, Object-Based Image Analysis: Spatial Concepts for Knowledge-Driven Remote Sensing Applications (Lecture Notes in Geoinformation and Cartography). Ed. Springer Verlag, ISBN: 978-3-540-77057-2.

GUYOT,G. et al., Physical Measurements and Signatures in Remote Sensing, Vol. 1 y 2, 1997, A. A. Bakelma, Rotterdam, Brookfield, ISBN: 90-5410918-1.
 LILLESAND, T., KIEFER, R. W., CHIPMAN, J., 2008. Remote Sensing and Image Interpretation, Ed. John Wiley & Sons Inc. ISBN: 978-0-470-05245-7.
McCOY, R.M., 2005. Field Methods in Remote Sensing, The Guilford Press, ISBN: 1-59385-080-8.
MATHER, P. M., 1999, Computer of Remotely Sensed Images; an introduction,  2ª Ed., Wiley, ISBN: 0-471-98550-3.
NABNEY, I.T., 2002. Netlab. Algorithms for Pattern Recognition. Ed. Springer-Verlag. ISBN: 1-85233-440-1.
PÉREZ, C., 2005, Muestreo Estadístico. Ed. Pearson, Prentice Hall, ISBN: 84-205-4411-6.

RICHARD, J. A., XIUPING, J., 1999, Remote Sensing Digital Image Analysis, An Introduction, Ed. Springer-Verlag, ISBN: 3-540-64860-7.
STEIN, J., 2000. Digital Signal Processing. A Computer Science Perspective. Ed. John Wiley & Sons Inc., ISBN: 0-471-29546-9.


Sugerencias y comentarios serán  tomados en consideración en futuras ediciones por <wwwGTD@datsi.fi.upm.es>
Actualizado el 9 de julio de 2013