Photogrammetric Image Analysis and Remote Sensing Symposium

Fuente: www.mrs.tum.de

ISPRS foundation ha reeditado un año más el Photogrammetric Image Analysis (PIA19), conjuntamente con el MRSS19 – Munich Remote Sensing Symposium 2019. El evento ha tenido lugar en Munich (Alemania) durante los días 18 y 19 de Setiembre. Se trata de un congreso de claro carácter científico, en el que tienen representación más de 117 países a través de las más prestigiosas universidades y centros de investigación.

La apertura del congreso corrió a cargo de Daniel Cremers, doctor asociado a la TUM (Technical University on Munich), especializado en visión e inteligencia artificial. Un auténtico referente en la materia, con una clara componente de aplicación a la conducción autónoma de vehículos. Coordina uno de los más potentes equipos de investigación formado por más de 60 investigadores en Tokio, Sillicon Valley y Munich.

Tracasa tuvo la oportunidad de realizar una presentación donde mostró sus avances en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial para conseguir super-resolucionar imágenes multiespectrales, obtenidas a partir de satélites de la Agencia Espacial Europea (ESA).

Fuente: Tracasa

El comité evaluador del evento ha seleccionado nuestro proyecto para su publicación tanto en el ‘The International Archives of the Photo- grammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences’, el registro de Thomson Reuters “Conference Citation Proceedings Index (CPCI)”, así como en SCOPUS y Google Scholar.

En 2018 Tracasa, en colaboración con la UPNA, lanza su línea de investigación para la aplicación de técnicas de inteligencia artificial en la super-resolución de imágenes multiespectrales.

La super-resolución agrupa un conjunto de técnicas y algoritmos que logran mejorar el detalle de una imagen de partida aumentando la resolución espacial. Podríamos decir que, tras el procesado de la imagen con el modelo de super-resolución, se pueden observar mejor los detalles de la imagen.

Esta tecnología tiene una clara aplicación en el análisis de imágenes procedentes de satélites de baja resolución como por ejemplo el Sentinel-2 de la ESA. Se trata de añadir a cualidades tan destacables como su alta frecuencia (una imagen cada cinco días), y su visión sinóptica del terreno, la mejora en la resolución espacial. Estamos hablando de ‘convertir’ pixeles que representan 10 metros de la superficie, a pixeles que representan 5 metros, recuperando parte de la información perdida.

Los resultados obtenidos son realmente buenos, y su aplicación directa al estudio del territorio abre un amplio campo de oportunidades de estudio, lo que nos permite afianzar nuestra posición en el ámbito de la interpretación del entorno mediante el procesamiento de información procedente de sensores remotos.

Fuente: Tracasa

Deja un comentario

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