Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2017/2018 | Otros años:  2016/2017  |  2015/2016 
Máster Universitario en Sistemas de Información Geográfica y Teledetección
Código: 73125 Asignatura: Extracción de información de imágenes aéreas y de satélite
Créditos: 3 Tipo: Obligatoria Curso: 1 Periodo: 2º S
Departamento: Proyectos e Ingeniería Rural
Profesores
GONZALEZ DE AUDICANA AMENABAR, MARÍA (Resp)

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

Módulo: Teledetección.

Materia: Extracción de información de imágenes remotas.

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Descriptores

Índices de vegetación. Índices texturales. Clasificación. Fiabilidad.

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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

CE9: 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

Competencia

Actividad formativa

CB8

A-2, A-4, A-5

CE9

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

Resultado de aprendizaje

Sistema de evaluación

Peso (%)

Carácter recuperable

RA2, RA4

Pruebas de duración corta

5

No

RA1, RA2, RA3, RA4, RA5

Pruebas de respuesta larga

50

Nota mínima para que pondere en la calificación final = 5/10

Recuperable mediante prueba escrita

RA1

Presentaciones orales

10

No

RA1, RA2, RA3

Trabajos e informes

35% Nota mínima para que pondere en la calificación final = 5/10

Recuperable entregando el trabajo corregido según indicaciones y fechas establecidas por el profesor

 

* 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 I: 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 II: 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 III: Técnicas estadísticas para el análisis de la información pre-clasificación

-    Análisis de Componentes Principales.

-    Separabilidad. Concepto e índices de separabilidad. 

Tema IV: Clasificación no supervisada

-    Concepto.

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

Tema V: 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 VI: 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 su profesor 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 Inteligencia Artificial, Edificio Los Pinos, Campus Arrosadia.

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