DER: Dynamic Evidential Reasoning applied to hyperspectral images classification

This paper describes a new classification method (DER) based on evidential reasoning to which a series of modifications are added [1]. DER allows including new evidence for the classification process and defines a different decision rule. The evidential reasoning algorithm provides a means to combine evidence from different data sources. It is a supervised classification technique that uses a training samples set. This novel method (DER) offers a learning stage to introduce new evidence in case the classifier requires so. Moreover, it uses the plausibility measure in order to define the decision rule as a way to incorporate data-associated uncertainty. The proposed method is applied in order to classify crops in hyperspectral images of the area of Nebraska (USA). Some results obtained are presented in order to assess DER precision.Facultad de Informátic

Revisión sistemática de literatura de estudios sobre modalidades híbridas educativas en disciplinas proyectuales

El presente trabajo deriva del proyecto de investigación propuesto como tesis de la Maestría en Tecnología Informática Aplicada en Educación de la Facultad de Informática de la UNLP. Aborda el potencial de las modalidades híbridas educativas para los procesos de enseñanza y de aprendizaje en las disciplinas proyectuales (DP), específicamente, en las carreras de Arquitectura y Diseño que integran la oferta académica de grado de la FAUD UNSJ. La propuesta abarca el diseño y ejecución de la revisión sistemática de la literatura sobre estrategias híbridas de enseñanza en disciplinas proyectuales, publicada durante el período comprendido entre 2012 y 2022. El período incluye experiencias de implementación en el disruptivo contexto de la emergencia sanitaria derivada por la expansión del virus Covid-19, ya que esta situación trajo como consecuencia transformaciones educativas. Los resultados evidencian estrategias de interés para integrar a la enseñanza y aprendizaje de disciplinas proyectuales en modalidades híbridas, tales como la implementación de una combinación de instancias presenciales con instancias en las que se emplean entornos virtuales de enseñanza y aprendizaje (EVEAs) u otros recursos tecnológicos para dar soporte a las actividades, compartir materiales de estudio, producciones individuales o colectivas y brindar soporte a la interacción humana.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Clasificación de imágenes obtenidas por sensado remoto

Una de las áreas de mayor interés y crecimiento en los últimos años dentro de la informática es la de procesamiento de imágenes. Abarca distintas etapas que van desde la adquisición de los datos de entrada, el mejorado, segmentación, hasta el análisis e interpretación de la imagen. Las aplicaciones en esta área son diversas, y abarcan temas tales como investigaciones biológicas (análisis de huesos, tejidos y células, análisis y clasificación de DNA), diagnóstico médico por imagen (rayos X, tomografias computadas), procesamiento de. documentos (reconocimiento de caracteres impresos, por ejemplo, en cheques bancarios y formularios), procesamiento de imágenes obtenidas por sensado remoto para el estudio de distintos recursos terrestres, etc. [Gán92] [Jai89] [Bax94] [Hus91] Entre las muchas predicciones realizadas para el próximo milenio se encuentra la de poner en órbita polar un gran número de satélites proveyendo datos de cobertura de suelo de 1 a 30 metros[ST097]. La variedad de datos disponibles a partir de estas fuentes permitirá que se pueda tener un mayor control de los recursos terrestres, y mejorar así el monitoreo del ambiente, búsqueda de recursos, evaluación de la producción agrícola, la detección de condiciones climáticas peligrosas y el conocimiento sobre cómo se están usando nuestros suelos yaguas. Sin embargo, se conseguirá una mejora si somos capaces de manipular e integrar los distintos conjuntos de datos de forma tal de obtener la información deseada. Muchas disciplinas entre las que se encuentran Remote Sensing, Image Processing, Computer Vision, Scene Analysis, Pattem Recognition, así como aquellas relacionadas propiamente con los recursos a controlar como es el caso de ingeniería forestal, agricultura, se han involucrado en este desafio. El aporte de cada una de las mismas es sumamente importante en el logro de objetivos exitosos al respecto.Eje: Procesamiento concurrente, paralelo y distribuido. Procesamiento de imágenes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Análisis de imágenes hiperespectrales : Clasificación de cultivos

El sensado remoto o remote sensing es la ciencia o arte de obtener información sobre un objeto, área o fenómeno a través del análisis de datos obtenidos por un dispositivo que no tiene un contacto físico con dicho objeto, área o fenómeno El avance tecnológico permite actualmente obtener imágenes hiperespectrales (muestreos contínuos de intervalos anchos del espectro), con un volumen de información considerablemente mayor comparado con el que se ha tenido hasta el momento con las imágenes multiespectrales. Los sensores hiperespectrales son instrumentos de sensado remoto que combinan la presentación espacial de un sensor de imagen con las capacidades analíticas de un espectrómetro. Pueden contener hasta cientos de bandas espectrales angostas con una resolución espectral del orden de 10 nanómetros o menor [Goe85]. Los espectrómetros producen un espectro completo para todos los píxeles de la imagen. Como resultado de tener una mayor resolución espectral se tiene la posibilidad de identificar materiales, mientras que con los sensores de bandas más anchas (por ejemplo, Landsat Thematic Mapper TM) sólo se los podía discriminar. Esto ha llevado a los investigadores a buscar nuevas técnicas de manejo y clasificación que permitan explotar adecuadamente los nuevos datos disponibles. Esta línea de investigación tiene como objetivo estudiar, analizar y encontrar métodos de clasificación que permitan tomar ventaja de la información provista por este tipo de imágenes, donde se incorporan los datos espectrales como una 3ra dimensión dentro del reconocimiento de patrones. Es decir, a la información espacial comúnmente utilizada, se le agrega la espectral. En particular, se estudia la clasificación de cultivos para una etapa específica de su evolución aplicando el método de clasificación conocido como razonamiento evidencial. Se utilizan imágenes hiperespectrales de la región de Nebraska (USA), provistas por PRA (Photon Research Association), quienes realizan investigación de los cultivos de la zona mencionada.Eje: Sistema de tiempor real. Procesamiento de señalesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Clasificación de imágenes obtenidas por sensado remoto

Una de las áreas de mayor interés y crecimiento en los últimos años dentro de la informática es la de procesamiento de imágenes. Abarca distintas etapas que van desde la adquisición de los datos de entrada, el mejorado, segmentación, hasta el análisis e interpretación de la imagen. Las aplicaciones en esta área son diversas, y abarcan temas tales como investigaciones biológicas (análisis de huesos, tejidos y células, análisis y clasificación de DNA), diagnóstico médico por imagen (rayos X, tomografias computadas), procesamiento de. documentos (reconocimiento de caracteres impresos, por ejemplo, en cheques bancarios y formularios), procesamiento de imágenes obtenidas por sensado remoto para el estudio de distintos recursos terrestres, etc. [Gán92] [Jai89] [Bax94] [Hus91] Entre las muchas predicciones realizadas para el próximo milenio se encuentra la de poner en órbita polar un gran número de satélites proveyendo datos de cobertura de suelo de 1 a 30 metros[ST097]. La variedad de datos disponibles a partir de estas fuentes permitirá que se pueda tener un mayor control de los recursos terrestres, y mejorar así el monitoreo del ambiente, búsqueda de recursos, evaluación de la producción agrícola, la detección de condiciones climáticas peligrosas y el conocimiento sobre cómo se están usando nuestros suelos yaguas. Sin embargo, se conseguirá una mejora si somos capaces de manipular e integrar los distintos conjuntos de datos de forma tal de obtener la información deseada. Muchas disciplinas entre las que se encuentran Remote Sensing, Image Processing, Computer Vision, Scene Analysis, Pattem Recognition, así como aquellas relacionadas propiamente con los recursos a controlar como es el caso de ingeniería forestal, agricultura, se han involucrado en este desafio. El aporte de cada una de las mismas es sumamente importante en el logro de objetivos exitosos al respecto.Eje: Procesamiento concurrente, paralelo y distribuido. Procesamiento de imágenes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Razonamiento evidencial dinámico : Un método de clasificación aplicado al análisis de imágenes hiperespectrales

Esta tesis tiene como objetivo la investigación de técnicas de clasificación para imágenes digitales, en particular para aquellas obtenidas con sensores remotos. El avance tecnológico permite en la actualidad obtener imágenes hiperespectrales (muestreos continuos de intervalos anchos del espectro), con un volumen de información considerablemente mayor comparado con el que se ha tenido hasta el momento con las imágenes multiespectrales. Esto ha llevado a los investigadores a buscar nuevas técnicas de manejo y clasificación que permitan explotar adecuadamente los datos disponibles. El principal objetivo de esta investigación es encontrar un método de clasificación que de la posibilidad de trabajar con patrones N-dimensionales, y permita integrar información de diferente naturaleza. En este caso particular, se utiliza la información provista por las imágenes hiperespectrales y los datos auxiliares que se tienen sobre el área de estudio en cuestión para la clasificación. En la aplicación planteada en esta tesis, a la información espacial comúnmente utilizada, se le agregan datos de origen espectral. El aporte consiste en la presentación de una variación del método conocido como razonamiento evidencial, y a la que referiremos como Razonamiento Evidencial Dinámico (RED). El método RED permite el entrenamiento del clasificador mediante aprendizaje supervisado incorporando nueva evidencia para la clasificación. A su vez establece una regla de decisión diferente, basada en las medidas de plausibilidad, y soporte, pero que también tiene en cuenta la cantidad de fuentes que aportan evidencia. Se considera la incertidumbre asociada a los datos y se analiza si se debe optar por asignar el objeto a la clase con mayor soporte dentro del marco de discernimiento o se debe rechazar dicha asignación por falta de evidencia o por ambigüedad. Se evalúa su comportamiento en imágenes hiperespectrales de áreas cultivadas en la región de Nebraska (USA), distinguiendo entre diferentes tipos de cultivos para una etapa específica de su evolución (etapa de crecimiento, media estación). La elección del área de estudio fue definida por la disponibilidad de datos, ya que el Dr. Jordan (Director de Tesis) ha estado en contacto con los integrantes del proyecto “Verde” en USA. Se compara el comportamiento de RED respecto del de los clasificadores convencionales. Por otra parte, se presenta un análisis de diferentes alternativas de decisión evaluándolas respecto de la utilizada por RED. El clasificador propuesto permite mejorar los resultados obtenidos en la clasificación, obteniéndose una precisión promedio de alrededor de un 90% sobre el conjunto de muestras de test.Facultad de Ciencias Exacta

Análisis de imágenes hiperespectrales : Clasificación de cultivos

El sensado remoto o remote sensing es la ciencia o arte de obtener información sobre un objeto, área o fenómeno a través del análisis de datos obtenidos por un dispositivo que no tiene un contacto físico con dicho objeto, área o fenómeno El avance tecnológico permite actualmente obtener imágenes hiperespectrales (muestreos contínuos de intervalos anchos del espectro), con un volumen de información considerablemente mayor comparado con el que se ha tenido hasta el momento con las imágenes multiespectrales. Los sensores hiperespectrales son instrumentos de sensado remoto que combinan la presentación espacial de un sensor de imagen con las capacidades analíticas de un espectrómetro. Pueden contener hasta cientos de bandas espectrales angostas con una resolución espectral del orden de 10 nanómetros o menor [Goe85]. Los espectrómetros producen un espectro completo para todos los píxeles de la imagen. Como resultado de tener una mayor resolución espectral se tiene la posibilidad de identificar materiales, mientras que con los sensores de bandas más anchas (por ejemplo, Landsat Thematic Mapper TM) sólo se los podía discriminar. Esto ha llevado a los investigadores a buscar nuevas técnicas de manejo y clasificación que permitan explotar adecuadamente los nuevos datos disponibles. Esta línea de investigación tiene como objetivo estudiar, analizar y encontrar métodos de clasificación que permitan tomar ventaja de la información provista por este tipo de imágenes, donde se incorporan los datos espectrales como una 3ra dimensión dentro del reconocimiento de patrones. Es decir, a la información espacial comúnmente utilizada, se le agrega la espectral. En particular, se estudia la clasificación de cultivos para una etapa específica de su evolución aplicando el método de clasificación conocido como razonamiento evidencial. Se utilizan imágenes hiperespectrales de la región de Nebraska (USA), provistas por PRA (Photon Research Association), quienes realizan investigación de los cultivos de la zona mencionada.Eje: Sistema de tiempor real. Procesamiento de señalesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

"Neurociencias para Educadores. Mucho más que cerebros… ¡personas!" : Lucas Raspall, Homosapiens Ediciones, 2017, 211 pp., ISBN 9789508089564

Este libro escrito por Lucas Raspall, médico psiquiatra, psicoterapeuta y profesor universitario, aborda una temática en auge hoy en día, vinculada con las neurociencias y los procesos educativos. El autor entrama a través de 13 capítulos su visión en temas relacionados con el funcionamiento del cerebro, las emociones, la motivación, la atención y su relación con el aprendizaje. Rescata fundamentalmente la importancia de considerar el desarrollo integral de la persona.Facultad de Informátic

Los objetos de aprendizaje, un debate abierto y necesario

En aquellos años [2000] se empezaba a dar un salto de los entornos en la web que sólo transmitían información, a aquellos más participativos donde los usuarios se convertían en productores y consumidores al mismo tiempo, profundizándose el camino hacia la web 2.0. En ese contexto, los sistemas de bibliotecas digitales y otros tipos de repositorios digitales también se comenzaron a visualizar como elecciones estratégicas para las instituciones educativas. Otro aspecto remarcable es que los docentes comenzaron a involucrarse en la producción de sus propios materiales o recursos educativos digitales (presentaciones, sitios web, videos, imágenes). Los materiales educativos digitales se convirtieron en un pilar de las propuestas educativas mediadas por EVEA. Es en este escenario que empieza a hablarse del concepto de Objetos de Aprendizaje (OA).Facultad de Informátic

La psicología de los objetos cotidianos

El diseño de interfaces se ha convertido en un aspecto de interés para aquellos vinculados al desarrollo de software, y más aún para los que desarrollan software educativo. Donald Norman realiza un análisis interesante sobre el diseño de los objetos cotidianos, vinculado al aprendizaje que requieren los usuarios para llegar a emplearlos con facilidad. Así analiza los problemas del diseño y el tipo de conocimiento que requiere cada objeto.Facultad de Informátic