Tesis


Tesis: Análisis de los factores que influyen en la precisión de un MDE y estimación de parámetros forestales en zonas arbustivas de montaña mediante datos LiDAR

Resumen (extradido del Repositorio Institucional de la UPV): Los objetivos de esta investigación han sido adaptar un algoritmo basado en procesos iterativos de búsqueda de elevaciones mínimas a partir de datos LiDAR para el cálculo de un MDE en zonas de montaña mediterránea, y desarrollar modelos para la estimación de parámetros de la vegetación arbustiva tanto en parcelas como en subparcelas. Para el cálculo del MDE, se estudiaron tres parámetros: tamaño de las ventanas de búsqueda, umbrales de alturas y el formato de los datos de entrada. Para la estimación de la altura, la biomasa y el volumen de la vegetación arbustiva se calcularon diferentes estadísticos a partir de los datos LiDAR y de una imagen espectral. El mejor resultado en el cálculo del MDE se obtuvo tras utilizar ventanas de 10, 5 y 2,5 m, umbrales a partir de 1,5 m y el formato imagen como datos de partida, siendo el RMSE, 0,19 m. En cuanto a la vegetación arbustiva, los modelos de predicción de altura, biomasa y volumen presentaron mayores coeficientes de determinación al considerar como unidad de estudio la parcela, siendo los valores de R2 de 0,73, 0,77 y 0,84, respectivamente. Los resultados muestran el potencial de los datos LiDAR para caracterizar la estructura de la vegetación arbustiva permitiendo estimar y realizar mapas de la biomasa para un mejor conocimiento y gestión de este tipo de vegetación frecuente en las áreas mediterráneas.

Referencia: Estornell Cremades, J. (2011). Análisis de los factores que influyen en la precisión de un MDE y estimación de parámetros forestales en zonas arbustivas de montaña mediante datos LiDAR. Ruiz Fernández, LÁ. dir.

Puedes descargar desde el Repositorio Institucional de la UPV en este enlace: http://riunet.upv.es/handle/10251/11517

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Tesis: Detección automática de edificios y clasificación de usos del suelo en entornos urbanos con imágenes de alta resolución y datos LiDAR

Resumen (extradido del Repositorio Institucional de la UPV): Esta Tesis tiene como objetivo establecer una metodología fiable de detección automática de edificaciones para la clasificación automática de los usos del suelo en entornos urbanos utilizando imágenes aéreas de alta resolución y datos LiDAR. Estos datos se corresponden con la información adquirida en el marco del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA), y se encuentran a disposición de las administraciones públicas españolas. Para realizar la localización de edificaciones se adaptan y analizan dos técnicas empleando imágenes de alta resolución y datos LiDAR: la primera se basa en el establecimiento de valores umbral en altura y vegetación, y la segunda utiliza una aproximación mediante la clasificación orientada a objetos. La clasificación de los entornos urbanos se ha realizado empleando un enfoque orientado a objetos, definidos a partir de los límites cartográficos de las parcelas catastrales. La descripción cualitativa de los objetos para su posterior clasificación se realiza mediante un conjunto de características descriptivas especialmente diseñadas para la caracterización de entornos urbanos. La información que proporcionan estas características se refiere a la respuesta espectral de cada objeto o parcela, la textura, la altura y sus características geométricas y de forma. Además, se describe el contexto de cada objeto considerando dos niveles: interno y externo. En el nivel interno se extraen características referentes a las coberturas de edificaciones y vegetación contenidas en una parcela. En el nivel externo se calculan características globales de la manzana urbana en la que una parcela esta enmarcada. Se analiza la contribución específica de las características descriptivas en la descripción, así como su aporte en la clasificación de los usos del suelo.

Referencia: Hermosilla Gómez, T. (2011). Detección automática de edificios y clasificación de usos del suelo en entornos urbanos con imágenes de alta resolución y datos LiDAR. Ruiz Fernández, LÁ. dir.

Puedes descargar desde el Repositorio Institucional de la UPV en este enlace: http://riunet.upv.es/handle/10251/11232

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