Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura (FCEIA)
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Examinando Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura (FCEIA) por Autor "Alonso, Walter Alexis"
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Ítem Acceso Abierto Abordando el problema del anclaje de símbolos para la clasificación semiautomática de imágenes satelitales(Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura. Universidad Nacional de Rosario, 2013-08-02) Alonso, Walter Alexis; Zanni-Merk, Cecilia H.Este trabajo se sitúa en el contexto de investigación del equipo de BFO1 (bioinformatique théorique, fouille de données, optimisation stochastique) del laboratorio ICube2 (Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie) de la Universidad de Estrasburgo y del CNRS, en los dominios de la representación de conocimientos (inteligencia artificial), y del tratamiento de imágenes satelitales. El objetivo general de este trabajo es contribuir al diseño de un sistema de reconocimiento automático de objetos geográficos relativos a un contexto urbano (edificios, caminos, vegetación, etc.) extraídos de imágenes satelitales. Para ello se tiene que relacionar dos estructuras independientes de representación de estos objetos urbanos, que ya han sido definidas. La primera estructura de representación se obtiene a partir de un proceso de clasificación no supervisada de una imagen de satélite. Esta estructura describe la imagen bajo la forma de « clusters », que agrupan objetos de mismas características físicas (superficie, longitud, anchura, perímetro, índice de Morton, firma espectral, etc.). La segunda estructura de representación se obtiene a partir de una descripción lingüística de las características de los objetos urbanos, elaborada por expertos geógrafos bajo la forma de un diccionario. Estos conceptos han sido formalizados mediante una ontología OWL2. Este trabajo consistirá en tratar de establecer una correspondencia entre la primera y la segunda estructura de representación. Para tal fin se realizará un estudio detallado de los atributos de ambas estructuras y con esta información se adquirirá un conjunto de reglas expertas que las relacione, es decir que traduzcan las características físicas de los objetos extraídos de la imagen en descripciones conceptuales. A su vez, se desarrollará un programa que extraiga los atributos de la imagen a partir de una archivo .arff, ejecute las reglas e instancie las descripciones conceptuales en una ontología. Por último, mediante un editor de ontologías, se clasificarán las instancias con un razonador y se identificarán a qué objetos urbanos pertenecen. Finalmente, en esta tesina, se pudo lograr el desarrollo de un programa para obtener una instanciación automática de las características físicas traducidas a las descripciones conceptuales en la ontología. 1 http://icube-bfo.unistra.fr/fr/index.php/Accueil . 2 http://icube.unistra.fr/