TFM de Nacho Jiménez en el MUIT-TINC: «HyperMix» @AnarkaDelKerer

Hace 8 días el viernes 28 de septiembre por la tarde presentó Nacho su TFM (Trabajo Fin de Máster) en el MUIT-TINC (Máster Universitario en Investigación en Tecnología en su especialidad en Tecnologías Informáticas y de Comunicaciones).

 

El director del trabajo de Luis Ignacio Jiménez Gil ha sido Antonio Plaza y en el tribunal han estado Pablo Bustos, Javier Plaza y Pablo Gª Rguez. El título del mismo: «HyperMix: Una nueva herramienta libre para el desmezclado de imágenes hiperespectrales de la superficie terrestre».

 

Dicho trabajo realizado en este máster de investigación estaba centrado en la herramienta HyperMix para el procesamiento de imágenes hiperespectrales.

 

 

Para el desarrollo de la herramienta se ha optado por el lenguaje C++ utilizando para definir la interfaz de usuario, los procesos de entrada-salida y las comunicaciones la biblioteca Qt e incluir los algoritmos implementados por el grupo de investigación de “Computación Hiperespectral” (HyperComp). Los algoritmos incluidos permiten trabajar en todas las etapas de la cadena de demezclado.

 

El análisis hiperespectral constituye una técnica en observación remota de la Tierra que permite obtener imágenes con gran resolución espectral (cientos de bandas) para una misma zona de la superficie terrestre. El modelo lineal de mezcla constituye una aproximación clásica al análisis de datos hiperespectrales. Esta técnica generalmente consta de dos partes: 1) la extracción de firmas espectrales puras de materiales presentes en una escena hiperespectral (denominados endmembers en la literatura), y 2) la descomposición de las escenas en fracciones de abundancia relativas a dichos endmembers. Opcionalmente, se pueden añadir otras dos partes que son la estimación de los denominados endmembers presentes en la escena y la reducción de la dimensionalidad de la imagen.

 

El trabajo desarrollado en este TFM se enmarca dentro de las líneas de trabajo del grupo de investigación de “Computación Hiperespectral” (HyperComp) de la Universidad de Extremadura, entre las cuales se encuentra el desarrollo de nuevas técnicas para demezclado de imágenes hiperespectrales de la superficie terrestre basadas en la extracción de referencias espectrales puras o endmembers. El presente trabajo se ha centrado en el desarrollo de una herramienta de software libre capaz de manejar algunas de dichas técnicas de forma eficiente con vistas a la utilidad que para un investigador esto pueda significar, y de forma sencilla para ampliar la difusión de este campo de la teledetección a posibles nuevos investigadores.

En concreto, los algoritmos incluidos en la comparativa que abarca la presente memoria son:

  1. Para la estimación del número de endmembers: VD (Virtual Dimensionality) y HYSIME.
  2. Para la reducción de componentes: PCA (Principal Component Analysis), SPCA (Spatial Principal Component Analysis).
  3. Para la extracción de endmembers: OSP (Orthogonal Subspace Proyections) y N-FINDR.
  4. Para el desmezclado: LSU (Linear Spectral Unmixing) e ISRA (Image Space Reconstruction Algorimth).

La idea a la hora de desarrollar HyperMix ha sido mantener la consistencia respecto a otra herramienta desarrollada en el grupo de investigación HyperComp (Hyperspectral Repository). De cara a futuro lo importante es compartir funcionalidades y recursos. De momento la HyperMix incluye acceso a la lista de imágenes que hay almacenadas en el repositorio permitiendo su descarga y su uso así como la consulta de la información referente a las propias imágenes: dimensiones, tipo de datos, etc. Dicha herramienta está siendo desarrollada por otro componente del grupo: Jorge Sevilla.

Finalmente indicar la web de acceso a la herramienta HyperMix: http://www.hypercomp.es/hypermix.

 

 

Si resulta interesante ver también una entrada anterior del mes de junio: Nuevas herramientas para análisis computacionalmente eficiente de imágenes hiperespectrales @AnarkaDelKerer

pablogarguez

@pablogarguez es actualmente Director General de Agenda Digital de la Consejería de Economía, Ciencia y Agenda Digital de la Junta de Extremadura, desde septiembre de 2019, siendo responsable básicamente de la Conectividad y la Transformación Digital en consonancia con la políticas de la Unión Europea. Fue Director de la Escuela Politécnica de Cáceres (School of Technology) de la Universidad de Extremadura durante 3 años (2017-2019), con titulaciones de grado, máster y doctorado en los campos de Ingeniería Civil, Edificación, Informática y Telecomunicaciones. Su trayectoria docente comienza en 1997 en la Universidad de Extremadura con su centrada en asignaturas de Programación en Ingeniería Informática y en el campo de las Bases de Datos y los Sistemas de Información. En el año 2000 defendió su tesis doctoral en la Universidad de Extremadura, que es la primera con mención de Tesis Europea de la Universidad, obteniendo el título de Doctor en Ingeniería Informática por la UEx. Su actividad investigadora se ha centrado en las áreas de Ciberseguridad, el BigData, el Internet de las Cosas (IoT), la Visión por Computador y el desarrollo de técnicas de Reconocimiento de Patrones y Análisis de Imagen. Fruto de esta labor de investigación, resaltar que es coautor de más de veinte artículos publicados en revistas internacionales indexadas en JCR, con un índice H de 12 en cuanto a las citas conseguidas por estos artículos. Actualmente tiene 3 sexenios de investigación a nivel nacional, y el último de ellos es un sexenio vivo (activo). También posee un sexenio de transferencia de los nuevos habilitados por el Ministerio (2019).

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *