Análisis de imágenes y entrenamiento de redes neuronales para la detección de halos en el planeta Marte

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dc.contributor.advisorNowajewski Barra, Priscilla
dc.contributor.authorBueno Sanhueza, Antonella Belén
dc.date.accessioned2020-12-22T20:22:51Z
dc.date.available2020-12-22T20:22:51Z
dc.date.issued2020
dc.descriptionTesis (Ingeniería Civil Informática)es
dc.description.abstractHan sido varias las misiones espaciales de la NASA (National Aeronautics and Space Administration) que se han dedicado al estudio del planeta Marte por muchos años, en el cual han logrado considerables descubrimientos. Dentro de los descubrimientos realizados, se encuentra una formación llamada \Queso Suizo" en la super cie del Polo Sur de Marte, donde se observan cambios en el brillo de los terrenos erosivos, a lo cual se le denomina Halo. Estos Halos aparecieron luego de una tormenta global de polvo en pleno verano de Marte, en el año 28 Marciano, equivalente al año 2007 terrestre, generada cerca del punto más cercano de la órbita del planeta alrededor del Sol (perihelio). Estos halos fueron estudiados a través de imágenes obtenidas de dos misiones espaciales, la Mars Reconnaissance Orbiter (MRO) y la Mars Global Surveyor (MGS), contenidas en la plataforma de visualización de imágenes JMARS (Java Mission-planning and Analysis for Remote Sensing) que corresponde a un sistema de información geoespacial (\Geospatial Information System", GIS), entregando herramientas de plani ficación de misión y análisis de datos. Si bien estas herramientas permiten la visualización de los datos, la identifi cación y el análisis de las formación se debe hacer manualmente. La detección automatizada de estos halos mediante un algoritmo aún no existe y será de gran ayuda para la optimización de tiempos a la hora de estudiarlos. Para estos estudios utilizando JMARS u otras plataformas que puedan existir, deben sacar las imágenes de manera manual y estudiarlas de manera independientes tal como lo hizo Becerra et al. (2015)[1], quien realizó un análisis para caracterizar los halos utilizando cuatro métodos con el manejo de imágenes espaciales: (a) Conjunto de datos de imágenes, (b) Medidas de ancho, brillo y color de los halos seleccionados, (c) Análisis de datos espectrales y (d) Modelo de reectancia, siendo estos estudios esenciales para que lograra su caracterización de manera exitosa pero de manera compleja en tema de tiempos de detección. En esta investigación se trabajará con procesamiento de imágenes para detección de brillo y bordes de los halos y probar una detección automatizada de estos halos para resolver el problema existente.es
dc.identifier.urihttp://repositorio.unab.cl/xmlui/handle/ria/17166
dc.language.isoeses
dc.publisherUniversidad Andrés Belloes
dc.subjectPlaneta Martees
dc.subjectDescubrimientos Científicoses
dc.subjectAnálisis de Datoses
dc.subjectHalos Galácticoses
dc.subjectVisualización de Imágeneses
dc.subjectInformación geoespaciales
dc.titleAnálisis de imágenes y entrenamiento de redes neuronales para la detección de halos en el planeta Martees
dc.typeTesises
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