https://socictopen.socict.org/files/original/a635d36c191458ae1f74b0880197447f.pdf 80c4c29d64a1466f5b3dddf0c08e9064 Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource Agricultura sostenible Description An account of the resource Dominio científico: Agricultura sostenible Text A resource consisting primarily of words for reading. Examples include books, letters, dissertations, poems, newspapers, articles, archives of mailing lists. Note that facsimiles or images of texts are still of the genre Text. Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource Estudio Comparativo de Técnicas de Clasificación de Imágenes Hiperespectrales Creator An entity primarily responsible for making the resource Mercedes Eugenia Paoletti, Juan Mario Haut, Javier Plaza, Antonio Plaza Description An account of the resource Las imágenes hiperespectrales constituyen el núcleo de varios programas de observación remota de la Tierra. La cantidad de información que contienen estas imágenes, formadas por cientos de canales espectrales estrechos y casi continuos, resulta de gran utilidad en aplicaciones en las que la caracterización de los materiales observados en la superficie terrestre resulta de gran relevancia. Esto se debe a la posibilidad de caracterizar de forma inequívoca cada material a través de su firma espectral. Algunas de estas aplicaciones son la agricultura de precisión, la planificación de espacios urbanos, o la prevención y seguimiento de desastres naturales. Sin embargo, la gran dimensión de las imágenes hiperespectrales supone un reto en su tratamiento, almacenamiento y procesamiento, debido a la gran variabilidad espectral y la correlación existente en los datos. En la literatura se han desarrollado múltiples algoritmos de análisis de imágenes hiperespectrales. En este artículo revisamos los algoritmos más utilizados para la clasificación de este tipo de imágenes, realizando experimentos con tres imágenes públicas y presentando una comparativa entre los métodos más ampliamente utilizados en este campo. Date A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource 2019 Subject The topic of the resource Aplicaciones informáticas, Inteligência Artificial, análisis de escenas, aplicaciones satelitales, ingeniería informática Identifier An unambiguous reference to the resource within a given context 10.4995/riai.2019.11078 Source A related resource from which the described resource is derived Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI Publisher An entity responsible for making the resource available Universitat Politécnica de Valencia Coverage The spatial or temporal topic of the resource, the spatial applicability of the resource, or the jurisdiction under which the resource is relevant Control engineering systems. Automatic machinery (General) Relation A related resource <a href="https://polipapers.upv.es/index.php/RIAI/article/view/11078" target="_blank" rel="noreferrer noopener">https://polipapers.upv.es/index.php/RIAI/article/view/11078</a>