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El objetivo general de esta tesis es el desarrollo de metodologias para la actualizacion de bases de datos cartograficas de ocupacion del suelo, basadas en el empleo de datos de observacion de la Tierra y geograficos. Esta actualizacion se aborda mediante la integracion y el analisis de informacion cartografica vectorial, imagenes aereas de alta resolucion, la informacion alfanumerica contenida en la base de datos e informacion auxiliar. La integracion de los datos se realiza mediante la extraccion de caracteristicas y la clasificacion de imagenes orientada a objetos. En primer lugar, la cartografia aporta los limites espaciales que delimitan los objetos de estudio. En segundo lugar, el uso de las subparcelas se asigna mediante el analisis de un conjunto de caracteristicas, como son las extraidas a partir del analisis de una imagen de alta resolucion, o las definidas por su forma, su uso previo, etc. La asignacion de clases se realiza con el multiclasificador boosting sobre un conjunto de arboles de decision creados mediante el algoritmo C5.0, a partir de un conjunto de muestras de aprendizaje. Por ultimo, se compara la clasificacion de las subparcelas con la clase contenida en la base de datos, de forma que se detecten las discordancias entre ambas fuentes. Las cuales son revisadas por un fotointerprete con el fin de determinar si ha existido un cambio real o un error de clasificacion.

Técnicas de extracción de características y clasificación de imágenes orientada a objetos aplicadas a la actualización de bases de datos de ocupación del suelo