Artículo aceptado en revista de IEEE con índice de impacto JCR a partir del 1er TFM en el máster en Ingeniería Informática UEx

Nos acaban de aceptar para este año 2013 un artículo en una revista de IEEE con índice de impacto JCR (1,489) a partir del primer TFM en el máster en Ingeniería Informática:

Ferrán A., Bernabé S., Rodríguez P.G., Plaza A. ,2013: «A Web-Based Remote Server System for Classification of Satellite Imagery», IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing (JCR-2011 = 1,489; Categoría: “Imaging Science & Photographic Technology” 5/21; 1er cuartil), DOI:10.1109/JSTARS.2012.2230247

 

Dicho TFM fue presentado por Ángel María Ferrán Frías (Primer titulado en el Máster de Ingeniería Informática en Extremadura): “Desarrollo de Sistema de Información para realizar búsquedas por contenido en imágenes de satélite, mediante tecnologías Web”. Dirección: Pablo García Rodríguez y Antonio Plaza, febrero 2012, Máster en Ingeniería Informática, Matrícula de Honor (10).

 

El trabajo parte de una publicación previa en la tesis de Sergio Bernabé @Srbernabe (CV de Sergio Bernabé), siendo esta actual publicación una mejora sustancial de la anterior. Concretamente el artículo en su apartado de introducción indica textualmente:

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In this paper, we describe a web-based system that allows an inexperienced user to perform an unsupervised classification of satellite/airborne images obtained via Google Maps. Specifically, our web-based system incorporates a fully unsupervised processing chain based on two well-known clustering techniques: ISODATA and k-means, followed by spatial post-processing based on majority voting. The processing chain has been implemented in C language and integrated into our proposed tool using open standards and free software tools including HTML5, JavaScript, Php, AJAX, and other web-based programming languages.

 
In our previous work [10], the tool was implemented as a desktop system and developed in JAVA. The main drawbacks resolved were:

 

• The image acquisition with the API (only compatible with web applications) is now much faster and efficient because we obtain the image directly, a full mosaic compared with the library swingX-WS, in which we had to manually create the mosaic. In all cases (following the Google Maps terms of service), we do not remove the watermarks, which are visible when using the API. In our tests we have experienced that the watermarks generally do not affect the classification results from a general point of view.

 
• A very important added functionality of our newly developed tool is the fact that it exploits a remote server to speed up the processing of large images at different zoom levels versus the previously available desktop system, in which large images are very slow to be processed. In the future we are planning to incorporate high performance computing functionalities to the remote server using GPU technologies.

 
• The ability to combine and change the color of the class labels and process images at different zoom levels allows the tool an improved interaction with the user who is now able to supervise the final result.

 

• Last but not least, we highlight the flexibility of our proposed system since it can be easily extended to other map servers and software platforms. In this regard, our system has been designed in a way that it would easily allow replacement of map servers and software implementations following a highly modular design.

 

The previous functionalities are necessary to use efficient techniques for image classification and the incorporation of content-based image retrieval (CBIR), which are main goals in both systems.

 

[10] S. Bernabé, A. Plaza, P. R. Marpu, and J. A. Benediktsson, “A new parallel tool for classification of remotely sensed imagery,” Comput.& Geosci., vol. 46, pp. 208–218, 2012.

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Uno de los directores de tesis de Sergio Bernabé (publicaciones Sergio Bernabé) es catedrático y vicerrector en la Universidad de Islandia: Prof. Dr. Jón A. Benediktsson. Precisamente en el pasado año 2012 Sergio realizó una estancia en esta universidad bajo su dirección. Para la realización de esta tesis hay un convenio firmado entre la Universidad de Extremadura y la Universidad de Islandia.

 

Para entrar en la aplicación «Web Map Processing Server» (a web-based system for classification of remote sensing data):

donde uno puede registrarse para acceder a la aplicación. Dicho sistema se encuentra físicamente en el Ceta-Ciemat gracias a la ayuda y colaboración de @apazga.

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Abstract
The availability of satellite imagery has expanded over the past few years, and the possibility to perform fast processing of massive databases comprising this kind of imagery data has opened ground-breaking perspectives in many different fields. This paper describes a web-based system1, which allows an inexperienced user to perform unsupervised classification of satellite/airborne images. The processing chain adopted in this work has been implemented in C language and integrated in our proposed tool, developed with HTML5, JavaScript, Php, AJAX and other web programming languages. Image acquisition with the applications programmer interface (API) is fast and efficient. An important added functionality of the developed tool is its capacity to exploit a remote server to speed up the processing of large satellite/airborne images at different zoom levels. The ability to process images at different zoom levels allows the tool an improved interaction with the user, who is able to supervise the final result. The previous functionalities are necessary to use efficient techniques for the classification of images and the incorporation of content-based image retrieval (CBIR). Several experimental validation types of the classification results with the proposed system are performed by comparing the classification accuracy of the proposed chain by means of techniques available in the well-known Environment for Visualizing Images (ENVI) software package.

Index Terms: Satellite/airborne image classification, web-based system, remote server, remote sensing data processing.

 

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).

2 comentarios en “Artículo aceptado en revista de IEEE con índice de impacto JCR a partir del 1er TFM en el máster en Ingeniería Informática UEx”

  1. Publicado ahora en agosto el sistema web que tenemos en en Ceta-Ciemat, con su volumen y páginas:

    Ferrán A., Bernabé S., Rodríguez P.G., Plaza A. (2013): «A Web-Based Remote Server System for Classification of Satellite Imagery», IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing (JCR-2012 = 2’874; Categoría: “Imaging Science & Photographic Technology” 5/23; 1er cuartil), Vol.6(4), pp.1934-1948.

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