Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2023/2024 | Otros años:  2022/2023  |  2021/2022  |  2020/2021  |  2019/2020 
Máster Universitario en Sistemas de Información Geográfica y Teledetección por la Universidad Pública de Navarra
Código: 73125 Asignatura: Extracción de información de imágenes aéreas y de satélite
Créditos: 3 Tipo: Obligatoria Curso: 1 Periodo: 2º S
Departamento: Ingeniería
Profesorado:
GONZALEZ DE AUDICANA AMENABAR, MARÍA (Resp)   [Tutorías ] GIAMBELLUCA , ANA LAURA   [Tutorías ]

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

Módulo: Teledetección.

Materia: Extracción de información de imágenes remotas.

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Competencias genéricas

CB8: Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.

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Competencias específicas

CE09: Utilizar técnicas y métodos avanzados de procesamiento de imágenes satelitales y aéreas para extraer información que permita comprender fenómenos complejos y dinámicos.

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Resultados aprendizaje

RA1: Extraer información biofísica de interés a partir de índices de vegetación calculados a partir de imágenes multiespectrales.

RA2: Describir el concepto de textura y aplicar los procedimientos matemáticos para el cálculo de diferentes índices texturales usando software específico.

RA3: Evaluar y seleccionar convenientemente las bandas a incorporar en una clasificación aplicando las técnicas estadísticas pertinentes.

RA4: Explicar las diferencias entre técnicas supervisadas y no supervisadas de clasificación y recomendar unas u otras en función del caso concreto que se trate.

RA5: Estimar la fiabilidad de los resultados de una clasificación utilizando estadísticos cuantificables y objetivos.

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Metodología

Metodología - Actividad Horas Presenciales Horas no presenciales
A-1 Clases expositivas/participativas 14  
A-2 Prácticas 8  
A-3 Actividades de aprendizaje cooperativo 6  
A-4 Realización de proyectos individuales o en grupo   30
A-5 Estudio y trabajo autónomo del estudiante   12
A-6 Tutorías   3
A-7 Pruebas de evaluación 2  
     
Total 30 45

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Relación actividades formativas-competencias/resultados de aprendizaje

Competencia Actividad formativa
CB8 A-2, A-4, A-5
CE09 A-1, A-2, A-3, A-4, A-5, A-6

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Idiomas

Castellano, aunque se podrá proporcionar a los estudiantes bibliografía y material docente en ingles.

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Evaluación

 

Resultados de
aprendizaje
Actividad de
evaluación
Peso (%) Carácter
recuperable
Nota mínima
requerida
RA2, RA4 Pruebas de duración corta 10 No  
RA1, RA2, RA3, RA4, RA5 Pruebas de respuesta larga 50 Recuperable mediante prueba escrita 4
RA1 Presentaciones orales 5 No  
RA1, RA2, RA3 Trabajos e informes 35 Recuperable entregando el trabajo corregido según indicaciones y fechas establecidas por el profesor 4

* Si en alguna actividad de evaluación no se cumpliera el mínimo para ponderar, la nota de la asignatura será como máximo 4,0 sobre 10 (Suspenso).

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Contenidos

  • Estimación de parámetros biofísicos mediante índices de vegetación
  • Índices texturales
  • Técnicas de selección de bandas de interés: correlación, componentes principales, separabilidad
  • Clasificación no supervisada
  • Clasificación supervisada: por píxel y por objeto
  • Evaluación de la fiabilidad: matrices de confusión, estadísticos de bondad

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Temario

Tema 1: Índices de vegetación

-    Índices de vegetación (IV). Clasificación. Limitaciones de distintos IV.

-    Relación entre índices de vegetación y parámetros biofísicos de cubiertas vegetales.

-    Otros índices. 

Tema 2: Parámetros texturales

-    Concepto de textura. Introducción al concepto de análisis y clasificación por objeto.

-    Parámetros texturales de primer orden.

-    Parámetros texturales derivados de la matriz de co-ocurrencias de Haralick.

-    Otros parámetros texturales.

-    Parámetros estructurales.

Tema 3: Técnicas estadísticas para el análisis de la información pre-clasificación

-    Análisis de Componentes Principales.

-    Separabilidad. Concepto e índices de separabilidad. 

Tema 4: Clasificación no supervisada

-    Concepto.

-    Algoritmos de clasificación no supervisada. Parámetros de control de la clasificación.

Tema 5: Clasificación supervisada

-    Concepto. Clasificación por pixel y por objeto.

-    Definición de áreas de entrenamiento.

-    Análisis de estadísticas de las áreas de entrenamiento. Separabilidad.

-    Algoritmos de clasificación.

Tema 6: Evaluación de la fiabilidad de una clasificación

-    Matriz de confusión.

-    Estadísticos de fiabilidad derivados de la matriz de confusión.

-    Estadísticos de fiabilidad para clasificaciones binarias.

-    Otros índices y estadísticos de fiabilidad.

 

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Bibliografía

Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.


Teledetección Ambiental, 2ª Edición, Emilio Chuvieco Salinero. Editorial Ariel Ciencia, Barcelona, 2006.

Introductory Digital Image Processing, 3rd Edition, John R. Jensen. Editorial Prentice Hall, New Jersey, 2004.

Remote Sensing and Image Interpretation, 7th Edition, Lillesand, T.M., Kiefer, R.W and Chipman, J. Editorial John Wiley & Sons, 2015.

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Lugar de impartición

Aula de informática del Aulario. Se concretará aula antes del inicio del curso. Consultar en la web del master, en el apartado de Calendario, Horarios y Aulas.

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