Clasificación de imágenes obtenidas por sensado remoto
- Autores
- Sanz, Cecilia Verónica
- Año de publicación
- 1999
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Una de las áreas de mayor interés y crecimiento en los últimos años dentro de la informática es la de procesamiento de imágenes. Abarca distintas etapas que van desde la adquisición de los datos de entrada, el mejorado, segmentación, hasta el análisis e interpretación de la imagen. Las aplicaciones en esta área son diversas, y abarcan temas tales como investigaciones biológicas (análisis de huesos, tejidos y células, análisis y clasificación de DNA), diagnóstico médico por imagen (rayos X, tomografias computadas), procesamiento de. documentos (reconocimiento de caracteres impresos, por ejemplo, en cheques bancarios y formularios), procesamiento de imágenes obtenidas por sensado remoto para el estudio de distintos recursos terrestres, etc. [Gán92] [Jai89] [Bax94] [Hus91] Entre las muchas predicciones realizadas para el próximo milenio se encuentra la de poner en órbita polar un gran número de satélites proveyendo datos de cobertura de suelo de 1 a 30 metros[ST097]. La variedad de datos disponibles a partir de estas fuentes permitirá que se pueda tener un mayor control de los recursos terrestres, y mejorar así el monitoreo del ambiente, búsqueda de recursos, evaluación de la producción agrícola, la detección de condiciones climáticas peligrosas y el conocimiento sobre cómo se están usando nuestros suelos yaguas. Sin embargo, se conseguirá una mejora si somos capaces de manipular e integrar los distintos conjuntos de datos de forma tal de obtener la información deseada. Muchas disciplinas entre las que se encuentran Remote Sensing, Image Processing, Computer Vision, Scene Analysis, Pattem Recognition, así como aquellas relacionadas propiamente con los recursos a controlar como es el caso de ingeniería forestal, agricultura, se han involucrado en este desafio. El aporte de cada una de las mismas es sumamente importante en el logro de objetivos exitosos al respecto.
Eje: Procesamiento concurrente, paralelo y distribuido. Procesamiento de imágenes.
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Parallel processing
sensado remoto
Clasificación de imágenes
Distributed - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/22209
Ver los metadatos del registro completo
id |
SEDICI_76c176ecf7779fd2af05d3194f0c3347 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/22209 |
network_acronym_str |
SEDICI |
repository_id_str |
1329 |
network_name_str |
SEDICI (UNLP) |
spelling |
Clasificación de imágenes obtenidas por sensado remotoSanz, Cecilia VerónicaCiencias InformáticasParallel processingsensado remotoClasificación de imágenesDistributedUna de las áreas de mayor interés y crecimiento en los últimos años dentro de la informática es la de procesamiento de imágenes. Abarca distintas etapas que van desde la adquisición de los datos de entrada, el mejorado, segmentación, hasta el análisis e interpretación de la imagen. Las aplicaciones en esta área son diversas, y abarcan temas tales como investigaciones biológicas (análisis de huesos, tejidos y células, análisis y clasificación de DNA), diagnóstico médico por imagen (rayos X, tomografias computadas), procesamiento de. documentos (reconocimiento de caracteres impresos, por ejemplo, en cheques bancarios y formularios), procesamiento de imágenes obtenidas por sensado remoto para el estudio de distintos recursos terrestres, etc. [Gán92] [Jai89] [Bax94] [Hus91] Entre las muchas predicciones realizadas para el próximo milenio se encuentra la de poner en órbita polar un gran número de satélites proveyendo datos de cobertura de suelo de 1 a 30 metros[ST097]. La variedad de datos disponibles a partir de estas fuentes permitirá que se pueda tener un mayor control de los recursos terrestres, y mejorar así el monitoreo del ambiente, búsqueda de recursos, evaluación de la producción agrícola, la detección de condiciones climáticas peligrosas y el conocimiento sobre cómo se están usando nuestros suelos yaguas. Sin embargo, se conseguirá una mejora si somos capaces de manipular e integrar los distintos conjuntos de datos de forma tal de obtener la información deseada. Muchas disciplinas entre las que se encuentran Remote Sensing, Image Processing, Computer Vision, Scene Analysis, Pattem Recognition, así como aquellas relacionadas propiamente con los recursos a controlar como es el caso de ingeniería forestal, agricultura, se han involucrado en este desafio. El aporte de cada una de las mismas es sumamente importante en el logro de objetivos exitosos al respecto.Eje: Procesamiento concurrente, paralelo y distribuido. Procesamiento de imágenes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)1999-05info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22209spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T10:54:57Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/22209Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 10:54:57.326SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Clasificación de imágenes obtenidas por sensado remoto |
title |
Clasificación de imágenes obtenidas por sensado remoto |
spellingShingle |
Clasificación de imágenes obtenidas por sensado remoto Sanz, Cecilia Verónica Ciencias Informáticas Parallel processing sensado remoto Clasificación de imágenes Distributed |
title_short |
Clasificación de imágenes obtenidas por sensado remoto |
title_full |
Clasificación de imágenes obtenidas por sensado remoto |
title_fullStr |
Clasificación de imágenes obtenidas por sensado remoto |
title_full_unstemmed |
Clasificación de imágenes obtenidas por sensado remoto |
title_sort |
Clasificación de imágenes obtenidas por sensado remoto |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Sanz, Cecilia Verónica |
author |
Sanz, Cecilia Verónica |
author_facet |
Sanz, Cecilia Verónica |
author_role |
author |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Ciencias Informáticas Parallel processing sensado remoto Clasificación de imágenes Distributed |
topic |
Ciencias Informáticas Parallel processing sensado remoto Clasificación de imágenes Distributed |
dc.description.none.fl_txt_mv |
Una de las áreas de mayor interés y crecimiento en los últimos años dentro de la informática es la de procesamiento de imágenes. Abarca distintas etapas que van desde la adquisición de los datos de entrada, el mejorado, segmentación, hasta el análisis e interpretación de la imagen. Las aplicaciones en esta área son diversas, y abarcan temas tales como investigaciones biológicas (análisis de huesos, tejidos y células, análisis y clasificación de DNA), diagnóstico médico por imagen (rayos X, tomografias computadas), procesamiento de. documentos (reconocimiento de caracteres impresos, por ejemplo, en cheques bancarios y formularios), procesamiento de imágenes obtenidas por sensado remoto para el estudio de distintos recursos terrestres, etc. [Gán92] [Jai89] [Bax94] [Hus91] Entre las muchas predicciones realizadas para el próximo milenio se encuentra la de poner en órbita polar un gran número de satélites proveyendo datos de cobertura de suelo de 1 a 30 metros[ST097]. La variedad de datos disponibles a partir de estas fuentes permitirá que se pueda tener un mayor control de los recursos terrestres, y mejorar así el monitoreo del ambiente, búsqueda de recursos, evaluación de la producción agrícola, la detección de condiciones climáticas peligrosas y el conocimiento sobre cómo se están usando nuestros suelos yaguas. Sin embargo, se conseguirá una mejora si somos capaces de manipular e integrar los distintos conjuntos de datos de forma tal de obtener la información deseada. Muchas disciplinas entre las que se encuentran Remote Sensing, Image Processing, Computer Vision, Scene Analysis, Pattem Recognition, así como aquellas relacionadas propiamente con los recursos a controlar como es el caso de ingeniería forestal, agricultura, se han involucrado en este desafio. El aporte de cada una de las mismas es sumamente importante en el logro de objetivos exitosos al respecto. Eje: Procesamiento concurrente, paralelo y distribuido. Procesamiento de imágenes. Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) |
description |
Una de las áreas de mayor interés y crecimiento en los últimos años dentro de la informática es la de procesamiento de imágenes. Abarca distintas etapas que van desde la adquisición de los datos de entrada, el mejorado, segmentación, hasta el análisis e interpretación de la imagen. Las aplicaciones en esta área son diversas, y abarcan temas tales como investigaciones biológicas (análisis de huesos, tejidos y células, análisis y clasificación de DNA), diagnóstico médico por imagen (rayos X, tomografias computadas), procesamiento de. documentos (reconocimiento de caracteres impresos, por ejemplo, en cheques bancarios y formularios), procesamiento de imágenes obtenidas por sensado remoto para el estudio de distintos recursos terrestres, etc. [Gán92] [Jai89] [Bax94] [Hus91] Entre las muchas predicciones realizadas para el próximo milenio se encuentra la de poner en órbita polar un gran número de satélites proveyendo datos de cobertura de suelo de 1 a 30 metros[ST097]. La variedad de datos disponibles a partir de estas fuentes permitirá que se pueda tener un mayor control de los recursos terrestres, y mejorar así el monitoreo del ambiente, búsqueda de recursos, evaluación de la producción agrícola, la detección de condiciones climáticas peligrosas y el conocimiento sobre cómo se están usando nuestros suelos yaguas. Sin embargo, se conseguirá una mejora si somos capaces de manipular e integrar los distintos conjuntos de datos de forma tal de obtener la información deseada. Muchas disciplinas entre las que se encuentran Remote Sensing, Image Processing, Computer Vision, Scene Analysis, Pattem Recognition, así como aquellas relacionadas propiamente con los recursos a controlar como es el caso de ingeniería forestal, agricultura, se han involucrado en este desafio. El aporte de cada una de las mismas es sumamente importante en el logro de objetivos exitosos al respecto. |
publishDate |
1999 |
dc.date.none.fl_str_mv |
1999-05 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion Objeto de conferencia http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia |
format |
conferenceObject |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22209 |
url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22209 |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:SEDICI (UNLP) instname:Universidad Nacional de La Plata instacron:UNLP |
reponame_str |
SEDICI (UNLP) |
collection |
SEDICI (UNLP) |
instname_str |
Universidad Nacional de La Plata |
instacron_str |
UNLP |
institution |
UNLP |
repository.name.fl_str_mv |
SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata |
repository.mail.fl_str_mv |
alira@sedici.unlp.edu.ar |
_version_ |
1844615807851560960 |
score |
13.070432 |