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dc.contributor.advisorSipiran Mendoza, Iván Anselmo
dc.contributor.authorChicchón Apaza, Miguel Angeles_ES
dc.date.accessioned2019-06-27T21:25:30Zes_ES
dc.date.available2019-06-27T21:25:30Zes_ES
dc.date.created2018es_ES
dc.date.issued2019-06-27es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/14459
dc.description.abstractLa creciente urbanización requiere un mapeo y monitoreo preciso del sistema urbano para planificar futuros desarrollos. La teledetección permite obtener información de la superficie de la Tierra y a partir de esta comprender el proceso de urbanización. Esta información hoy en dia puede ser obtenida en forma masiva utilizando vehículos aéreos no tripulados. Esta información puede ser variada incluyendo imágenes ópticas rgb, multiespectrales y modelos digitales de superficie, generandose la necesida de contar con técnicas de fusión multisensorial eficientes y efectivas para explotarlas completamente. La segmentación semántica en teledetección urbana permite la interpretación automática de los datos y es útil en tareas como el mapeo de la cobertura terrestre y la planificación urbana. Actualmente, el aprendizaje profundo se ha vuelto de interés en Visión por computador y Teledetección, existiendo diferentes estudios de la aplicación de variantes de redes neuronales convolucionales (CNN) en segmentación semántica. En el presente trabajo de tesis se investiga la utilización de métodos de fusión de datos basado en algoritmos de aprendizaje profundo para la segmentación semántica en aplicaciones urbanas de teledetección.es_ES
dc.description.uriTesises_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.rightsAtribución 2.5 Perú*
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/*
dc.sourcePontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.sourceRepositorio de Tesis - PUCPes_ES
dc.subjectTeledetecciónes_ES
dc.subjectAprendizaje automático (Inteligencia artificial)es_ES
dc.subjectAlgoritmoses_ES
dc.titleFusión de datos para segmentación semántica en aplicaciones urbanas de teledetección aérea usando algoritmos de aprendizaje profundoes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
thesis.degree.nameMagíster en Informática con mención en Ciencias de la Computaciónes_ES
thesis.degree.levelMaestríaes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgrado.es_ES
thesis.degree.disciplineInformática con mención en Ciencias de la Computaciónes_ES


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Atribución 2.5 Perú
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