Nuevas técnicas de clasificación de imágenes hiperespectrales

Resumen

La principal contribución del presente trabajo de tesis doctoral viene dada por el diseño e implementación de nuevas técnicas de clasificación de imágenes hiperespectrales de la superficie terrestre, obtenidas de forma remota mediante sensores aerotransportados o de tipo satélite. En particular, en la presente tesis doctoral se integran por primera vez en la literatura técnicas para desmezclado espectral y de clasificación de forma combinada para mejorar el proceso de interpretación de dichas imágenes. La clasificación y el desmezclado constituyen dos campos muy activos en el análisis de imágenes hiperespectrales. Por un lado, las técnicas de clasificación se enfrentan a varios problemas debidos a la alta dimensionalidad de las imágenes y la escasez de muestras etiquetadas, lo que dificulta los procesos de clasificación supervisada o semi-supervisada que son los más ampliamente utilizados en este campo (en particular, aquellos basados en un aprendizaje activo por parte del usuario). Por otra parte, el problema de la mezcla en imágenes hiperespectrales es bastante relevante, debido a que la resolución del sensor no es lo suficientemente alta para que en un único pixel solamente se encuentre presente un material. En este sentido, las técnicas para desmezclado intentan caracterizar los diferentes materiales presentes en cada pixel. En el presente trabajo de tesis doctoral, se ha integrado la información adicional que proporcionan las técnicas para desmezclado en el proceso de clasificación con el fin de obtener métodos más eficientes adaptados al uso de imágenes hiperespectrales, y que además resulten eficientes en términos computacionales.