Examinando por Autor "Reinoso, Juan Francisco"
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Ítem Deep learning methods applied to digital elevation models: state of the art(Taylor&Francis, 2023-09-06) Ruiz-Lendínez, Juan José; Ariza-López, Francisco Javier; Reinoso, Juan Francisco; Ureña, Manuel Antonio; Quesada-Real, Francisco JoséDeep Learning (DL) has a wide variety of applications in various thematic domains, including spatial information. Although with limitations, it is also starting to be considered in operations related to Digital Elevation Models (DEMs). This study aims to review the methods of DL applied in the field of altimetric spatial information in general, and DEMs in particular. Void Filling (VF), Super-Resolution (SR), landform classification and hydrography extraction are just some of the operations where traditional methods are being replaced by DL methods. Our review concludes that although these methods have great potential, there are aspects that need to be improved. More appropriate terrain information or algorithm parameterisation are some of the challenges that this methodology still needs to face.Ítem Deep learning methods applied to digital elevation models: state of the art(Taylor & Francis, 2023) Ruiz-Lendínez, Juan José; Ariza-López, Francisco Javier; Reinoso, Juan Francisco; Ureña, Manuel Antonio; Quesada-Real, Francisco JoséDeep Learning (DL) has a wide variety of applications in various thematic domains, including spatial information. Although with limitations, it is also starting to be considered in operations related to Digital Elevation Models (DEMs). This study aims to review the methods of DL applied in the field of altimetric spatial information in general, and DEMs in particular. Void Filling (VF), Super-Resolution (SR), landform classification and hydrography extraction are just some of the operations where traditional methods are being replaced by DL methods. Our review concludes that although these methods have great potential, there are aspects that need to be improved. More appropriate terrain information or algorithm parameterisation are some of the challenges that this methodology still needs to face.Ítem Generalización cartográfica de vías de comunicación mediante detección de formas(Jaén: Universidad de Jaén, 2008) Reinoso, Juan Francisco; Ariza-López, Francisco Javier; García-Balboa, José Luis; Universidad de Jaén. Departamento de Ingeniería Cartográfica, Geodésica y FotogrametríaEn esta investigación se experimenta con un método de generalización global de líneas orientado a las vías de comunicación. Su fundamento se encuentra en la capacidad de las wavelets para obtener múltiples resoluciones de visualización de una misma línea, lo que sería equiparable a observarlas a diferentes escalas. La fuente de datos es el Mapa Topográfico Nacional escala 1:25 000, y las escalas de generalización 1:100 000 y 1:200 000. Para conseguir la generalización mediante wavelet se han tenido que resolver dos problemas fundamentales: el primero decidir la mejor forma de representar una línea, pues es necesario extraer su curvatura de forma continua y esto no es posible a partir de la representación de una línea en forma poligonal (la elección de tal representación fue la forma spline quíntico); el segundo problema fue devolver al espacio una línea de la que sólo se conocía su curvatura y además ésta sólo de manera discreta. Aunque este problema está perfectamente resuelto de manera teórica, en nuestro trabajo se muestra que su materialización no es, en absoluto, trivial. La generalización se ha realizado eligiendo 27 wavelets diferentes pertenecientes a 6 familias distintas con la finalidad de conocer si existen diferentes comportamientos por familias. El uso de una cantidad considerable de wavelets busca poder recomendar aquella wavelet que mejor generalice según condicionantes como, complejidad de la línea o nivel de resolución idóneo para la aplicación de tal wavelet. El proceso seguido para obtener finalmente una línea generalizada ha sido el siguiente: representación paramétrica de una línea en forma de spline, cálculo de una función longitud de arco frente a curvatura a partir del spline, muestreo equiespaciado de dicha función (longitud de arco-curvatura), análisis (descomposición en niveles de resolución) wavelet de la función longitud de arco-curvatura, síntesis (reconstrucción) sólo de las aproximaciones de los niveles de la fase anterior, devolución al espacio con la que se vuelve a obtener la línea en forma poligonal. Mediante la consulta a un grupo de expertos reducido se ha creado una herramienta de valoración global automática de la generalización, consistente en una red neuronal alimentada con medidas evaluadoras de las líneas y con las puntuaciones de los expertos. Asimismo se ha ampliado la consulta a un grupo de expertos extendido para validar dicha herramienta y consultarles su opinión sobre aspectos más detallados de los resultados de la generalización.Ítem Quality specification and control of a point cloud from a TLS survey using ISO 19157 standard(Elsevier, 2022) Ariza-López, Francisco Javier; Reinoso, Juan Francisco; García-Balboa, José Luis; Ariza-López, IñigoThis paper presents an application of the ISO 19157 framework to the case of a point cloud (PC) representing a heritage asset whose purpose is to serve specific use cases that could be managed in a building information modeling (BIM) environment. The main contribution of this study is to clarify the relationships between the different parts of the ISO 19157 framework applied to heritage building information modeling (HBIM) products derived from terrestrial laser scanner (TLS) surveys by means of a running example. This paper presents a proposal to evaluate, control and report on the quality of the TLS survey of the Ariza Bridge (a 16th century construction). In order to achieve this objective the data quality specifications that must be met are defined by describing and identifying the requirements of five use cases of the data product: 3D visualization, location transfer, measurement, plane generation and absolute positioning. The specifications, according to ISO 19157, are formalized by selecting the data quality element to be measured, its scope, the measure used and the level of conformity necessary for the element to be accepted. In addition, the control methods for each quality element are proposed.