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El análisis de imágenes hiperespectrales en observación remota de la Tierra constituye una línea de investigación muy activa. La mayor parte de los píxeles registrados por el sensor constituyen una mezcla de diferentes sustancias puras a nivel subpíxel. Para solucionar este problema, una de las técnicas más ampliamente utilizadas es el desmezclado espectral, que comprende dos etapas: 1) extracción de firmas espectrales puras (endmembers), y 2) estimación de la abundancia de dichos endmembers a nivel subpíxel. Ambas etapas son muy costosas desde el punto de vista computacional, lo cual supone un importante inconveniente en aplicaciones que requieren una respuesta en tiempo real, tales como monitorización y seguimiento de incendios, prevención y seguimiento de desastres naturales, vertidos químicos y otros tipos de contaminación ambiental, etc. En este trabajo de Tesis Doctoral, se ha diseñado, implementado y validado la cadena completa de desmezclado espectral para el procesamiento a bordo de imágenes hiperespectrales de la superficie terrestre mediante hardware reconfigurable. La implementación propuesta proporciona resultados precisos alcanzando un gran rendimiento.
Info autore
Recibió los títulos de Máster y de Doctorado en Ingeniería Informática por la Universidad Complutense de Madrid en 2008 y 2011, respectivamente. Actualmente, es profesor en el Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática de dicha Universidad. Su investigación se centra en el análisis de imágenes hiperespectrales.
