{"id":254576,"date":"2024-08-02T13:06:42","date_gmt":"2024-08-02T11:06:42","guid":{"rendered":"https:\/\/cintecx.uvigo.es\/?p=254576"},"modified":"2024-08-02T13:06:42","modified_gmt":"2024-08-02T11:06:42","slug":"lino-comesana-cebral-defiende-su-tesis-sobre-analisis-multiespectral-de-datos-geoespaciales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cintecx.uvigo.es\/es\/lino-comesana-cebral-defiende-su-tesis-sobre-analisis-multiespectral-de-datos-geoespaciales\/","title":{"rendered":"Lino Comesa\u00f1a Cebral defiende su tesis sobre an\u00e1lisis multiespectral de datos geoespaciales"},"content":{"rendered":"<h3>Por primera vez se han empleado datos sint\u00e9ticos de LiDAR Multiespectral para entrenar modelos de Inteligencia Artificial en entornos forestales<\/h3>\n<p>El investigador Lino Comesa\u00f1a Cebral defendi\u00f3, el pasado 17 de julio en CINTECX, su tesis titulada <em>Multispectral Analysis of Geospatial Data through Deep Learning Techniques. Application on Dense Forested Areas and Transportation Systems<\/em>. Se trata de un estudio innovador que explora la integraci\u00f3n de t\u00e9cnicas avanzadas de aprendizaje profundo y datos LiDAR multiespectrales para evaluar los factores de riesgo asociados con incendios forestales cerca de redes de transporte. La tecnolog\u00eda LiDAR -light detection and ranging, por sus siglas en ingl\u00e9s- es una tecnolog\u00eda de teledetecci\u00f3n que utiliza rayos l\u00e1ser para medir distancias y movimientos precisos en un entorno, en tiempo real.<\/p>\n<p>Entre los principales hallazgos del an\u00e1lisis multiespectral de datos geoespaciales, desarrollado por Comesa\u00f1a Cebral, destaca el uso de algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) Noveles para la Detecci\u00f3n de Objetos 3D. Esta investigaci\u00f3n desarroll\u00f3 algoritmos de IA capaces de detectar objetos tridimensionales en entornos forestales y de transporte. Asimismo, estos algoritmos utilizan t\u00e9cnicas de aprendizaje profundo para identificar caracter\u00edsticas cr\u00edticas relacionadas con el riesgo de incendio.<\/p>\n<p>Otro de los hitos alcanzados con esta investigaci\u00f3n es que, por primera vez, se emplearon datos sint\u00e9ticos de LiDAR multiespectrales para entrenar modelos de IA en entornos forestales. Esta aproximaci\u00f3n permiti\u00f3 simular datos LiDAR, facilitando el entrenamiento m\u00e1s eficiente de los modelos.<\/p>\n<p>Por \u00faltimo, se mejoraron los modelos tradicionales de combustible al incorporar informaci\u00f3n sobre diversas respuestas al fuego dentro de un bosque. El LiDAR multiespectral proporcion\u00f3 caracter\u00edsticas valiosas del estado de la vegetaci\u00f3n, mientras que los modelos de segmentaci\u00f3n sem\u00e1ntica de aprendizaje profundo detectaron activos tanto en carreteras como en bosques.<\/p>\n<p>Esta investigaci\u00f3n representa un avance significativo en la comprensi\u00f3n y mitigaci\u00f3n de los riesgos de incendios forestales. Al aprovechar tecnolog\u00edas avanzadas, esta investigaci\u00f3n busca mejorar la capacidad para proteger tanto los ecosistemas naturales como la infraestructura de transporte.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Por primera vez se han empleado datos sint\u00e9ticos de LiDAR Multiespectral para entrenar modelos de Inteligencia Artificial en entornos forestales El investigador Lino Comesa\u00f1a Cebral &hellip; <a class=\"excerpt_more\" href=\"https:\/\/cintecx.uvigo.es\/es\/lino-comesana-cebral-defiende-su-tesis-sobre-analisis-multiespectral-de-datos-geoespaciales\/\">Contin\u00faa<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":10,"featured_media":254577,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[94],"tags":[],"class_list":["post-254576","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-duvi-es"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cintecx.uvigo.es\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/254576","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cintecx.uvigo.es\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/cintecx.uvigo.es\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cintecx.uvigo.es\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/10"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cintecx.uvigo.es\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=254576"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/cintecx.uvigo.es\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/254576\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":254591,"href":"https:\/\/cintecx.uvigo.es\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/254576\/revisions\/254591"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cintecx.uvigo.es\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/254577"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cintecx.uvigo.es\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=254576"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cintecx.uvigo.es\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=254576"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cintecx.uvigo.es\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=254576"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}