III Premio EuroSDR a la mejores tesis doctoral sobre IG

La organización europea de investigación EuroSDR, que reúne a las agencias cartográficas y catastrales europeas, centros de investigación y universidades, organiza para este año 2018 la tercera edición del premio a la mejor tesis doctoral europea que haya contribuido significativamente al desarrollo del campo de la información geográfica. La intención es reconocer los trabajos y esfuerzos realizados por los doctorandos y facilitar la promoción de jóvenes profesionales.

Las tesis candidatas deben haber sido defendidas en el periodo comprendido entre 1 de enero de 2018 y 31 de agosto de 2018, y tratar sobre una o más áreas de trabajo de las Comisiones de EuroSDR. El  autor de la tesis premiada recibirá 500 € y será invitado a presentar su trabajo en el 133 Consejo de Delegados de EuroSDR que tendrá lugar en Berlín del 14 al 16 de noviembre de 2018.

El periodo de presentación de las solicitudes termina el 31 de agosto de 2018. Más detalles y la documentación necesaria para presentar una solicitud están descritos en la web oficial del premio: 

http://www.eurosdr.net/news/2018-eurosdr-award-best-phd-thesis-related-geoinformation-science.

En este enlace podéis ver la tesis ganadora en la II edición sobre «Level of Detail in 3D City Models» y en éste, las que ganaron la I edición: «Detection, classification and post classification of urban features from multispectral images and mobile LIDAR point clouds» y «Service-oriented Geoprocessing in Spatial Data Infrastructures».

Publicado por Julián Delgado

120 tesis (Maestría y Doctorado)

La primera versión del documento  "120 tesis" (Maestría y Doctorado) del período: 01 de enero de 2000 a al 30 de abril de 2012, están disponibles para su descarga en la Red de Conocimiento sobre Información Geográfica  (GIKnet).

Este documento es el resultado de un trabajo colaborativo, realizado por miembros de la Sociedad Geoespacial Internacional – IGS (www.igeoss.org) y colaboradores externos de Universidades y Grupos de Investigación. 

La importancia de las Infraestructuras de Datos Espaciales y de la información geoespacial en general, ha motivado la compilación de Tesis, como fuente de información sobre investigaciones recientes, provenientes de diversos países, dando origen a la  1ra. Versión del documento titulado “120 Tesis”, que se espera seguir actualizando.

Las Tesis compiladas, han sido provistas por sus autores u obtenidas a través de repositorios de acceso público. 

El documento “120 Tesis”, está integrado por dos partes: Un documento sobre 57 Tesis en inglés en 31 páginas y otro que incluye 63 tesis publicadas en español en 208 páginas.

El documento en español incluye los resúmenes de las tesis, además de enlaces de descarga al texto completo en la amplia mayoría de los casos y dos tesis con un resumen amplio. El documento de inglés incluye resúmenes de las tesis de algunos (no todos), además de enlaces de descarga directa o enlaces a la Universidad o Institución desde los cuales se puede acceder a los documentos.

Para descargar los documentos sobre 120 Tesis, el usuario debe estar  registrado en GIKnet. El registro es gratis y se anima a los lectores a inscribirse en: http://www.giknet.org/join.php

Si ya se es miembro de GIKnet, después de iniciar sesión, se puede acceder a los documentos desde los siguientes enlaces:

Tesis en inglés: http://www.giknet.org/depot/index.php?docid=78

Tesis en español: http://www.giknet.org/depot/index.php?docid=80

Publicado por  Mabel Álvarez, Presidente de la Sociedad Geoespacial Internacional - IGS

Detección automática de edificios y clasificación de usos del suelo en entornos urbanos con imágenes de alta resolución y datos LiDAR

El conocimiento preciso del escenario urbano actual que posibilita el desarrollo de un planeamiento urbano y territorial más eficiente. Debido a su gran dinamismo, la información relativa a las áreas urbanas queda desfasada rápidamente. La utilización de técnicas de procesado digital de imágenes permite reducir el volumen de información a interpretar de forma manual y se adapta a los ritmos y necesidades de la sociedad actual, que requiere continuamente datos precisos que reflejen fielmente la realidad del territorio.

Se presenta una metodología fiable de detección automática de edificaciones para la clasificación automática de los usos del suelo en entornos urbanos utilizando imágenes aéreas de alta resolución y datos LiDAR. Estos datos se corresponden con la información adquirida en el marco del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA), y se encuentran a disposición de las administraciones públicas españolas mediante los servicios WMS (http://www.idee.es/wms/PNOA/PNOA) o en el centro de descargas del CNIG.

Detalle en falso color infrarrojo del centro urbano de Valencia (a); modelo digital de superficies normalizadas generado utilizando datos LiDAR (b); edificios detectados automáticamente (c); composición temática en la que a cada parcela catastral se le asigna automáticamente un uso del suelo (d).

La clasificación de los entornos urbanos se ha realizado empleando un enfoque orientado a objetos, definidos a partir de los límites cartográficos de las parcelas catastrales. La descripción cualitativa de los objetos para su posterior clasificación se realiza mediante un conjunto de características descriptivas especialmente diseñadas para la caracterización de entornos urbanos. La información que proporcionan estas características se refiere a la respuesta espectral de cada objeto o parcela, la textura, la altura y sus características geométricas y de forma. Además, se describe el contexto de cada objeto considerando dos niveles: interno y externo. En el nivel interno se extraen características referentes a las coberturas de edificaciones y vegetación contenidas en una parcela. En el nivel externo se calculan características globales de la manzana urbana en la que una parcela esta enmarcada. Se analiza la contribución específica de las características descriptivas en la descripción, así como su aporte en la clasificación de los usos del suelo.

Las características descriptivas del contexto de un objeto presentan una alta complementariedad y producen un efecto sinérgico con las características calculadas a nivel del propio objeto en la descripción conjunta de los entornos urbanos, incrementando notablemente la fiabilidad de la clasificación y permitiendo alcanzar valores de fiabilidad global elevados. Es especialmente relevante el aporte que realizan las características referentes a las edificaciones, tanto a nivel del contexto interno como del externo. Las características del contexto permiten una mejor discriminación de las distintas tipologías de construcciones periurbanas, y de las áreas urbanas históricas frente a las de ensanche, así como de las zonas de ensanche frente a las construcciones más recientes de tipo aislado.

Las metodologías automáticas presentadas están especialmente indicadas para el cálculo de parámetros útiles para la construcción/actualización de bases de datos de ocupación del territorio, puesto que ofrecen resultados muy superiores a los obtenidos empleando metodologías basadas en métodos de percepción visual.

Enlaces:
Tésis (http://hdl.handle.net/10251/11232)
Web del grupo de investigación de Cartografía GeoAmbiental y Teledetección
Assessing contextual descriptive features for plot-based classification of urban areas. Landscape and Urban Planning
Land-use mapping of Valencia city area from aerial images and LiDAR data. GEOProcessing 2012
Evaluation of Automatic Building Detection Approaches Combining High Resolution Images and LiDAR Data. Remote Sensing

Publicado por Txomin Hermosilla Gómez