Análisis de muestras de suelos de minas a partir de imágenes hiperespectrales

Descripción del Articulo

Determinar la composición y abundancias de minerales en una muestra es de particular interés para diversas áreas como la minería, geología, topografía, etc. Con la finalidad de encontrar estas abundancias, se realizaron ensayos preliminares con imágenes multiespectrales para luego proponer una desco...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Chévez Abanto, Leonardo José
Formato: tesis doctoral
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Nacional de Ingeniería
Repositorio:UNI-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/23811
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.14076/23811
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Imágenes hiperespectrales
Series de Fourier
Recocido simulado
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.03.06
id UUNI_08c492c78a31155652b9315f6ebe6868
oai_identifier_str oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/23811
network_acronym_str UUNI
network_name_str UNI-Tesis
repository_id_str 1534
dc.title.es.fl_str_mv Análisis de muestras de suelos de minas a partir de imágenes hiperespectrales
title Análisis de muestras de suelos de minas a partir de imágenes hiperespectrales
spellingShingle Análisis de muestras de suelos de minas a partir de imágenes hiperespectrales
Chévez Abanto, Leonardo José
Imágenes hiperespectrales
Series de Fourier
Recocido simulado
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.03.06
title_short Análisis de muestras de suelos de minas a partir de imágenes hiperespectrales
title_full Análisis de muestras de suelos de minas a partir de imágenes hiperespectrales
title_fullStr Análisis de muestras de suelos de minas a partir de imágenes hiperespectrales
title_full_unstemmed Análisis de muestras de suelos de minas a partir de imágenes hiperespectrales
title_sort Análisis de muestras de suelos de minas a partir de imágenes hiperespectrales
dc.creator.none.fl_str_mv Chévez Abanto, Leonardo José
author Chévez Abanto, Leonardo José
author_facet Chévez Abanto, Leonardo José
author_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Loro Ramírez, Héctor Raúl
dc.contributor.author.fl_str_mv Chévez Abanto, Leonardo José
dc.subject.es.fl_str_mv Imágenes hiperespectrales
Series de Fourier
Recocido simulado
topic Imágenes hiperespectrales
Series de Fourier
Recocido simulado
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.03.06
dc.subject.ocde.es.fl_str_mv https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.03.06
description Determinar la composición y abundancias de minerales en una muestra es de particular interés para diversas áreas como la minería, geología, topografía, etc. Con la finalidad de encontrar estas abundancias, se realizaron ensayos preliminares con imágenes multiespectrales para luego proponer una descomposición por Series de Fourier aplicadas a imágenes hiperespectrales, finalmente se aplicó un método estadístico para encontrar las abundancias de lo minerales presentes en la muestra. El procedimiento estadístico aplicado fue el de dimensión virtual, usado para analizar los datos de la imagen hiperespectral provenientes de espectros de reflectancia (región NIR). Los datos se tratan previamente usando el método de variable normal estándar (SNV) y fracción de ruido mínimo (MNF) para finalmente encontrar las abundancias con el método de recocido simulado (SA). Las abundancias obtenidas con este método resultaron ser muy cercanas a las obtenidas por difracción de rayos X, con un error relativo total del 2%.
publishDate 2021
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2023-03-09T18:00:19Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2023-03-09T18:00:19Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2021
dc.type.es.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/20.500.14076/23811
url http://hdl.handle.net/20.500.14076/23811
dc.language.iso.es.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.es.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.es.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.format.es.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es.fl_str_mv Universidad Nacional de Ingeniería
dc.publisher.country.es.fl_str_mv PE
dc.source.es.fl_str_mv Universidad Nacional de Ingeniería
Repositorio Institucional - UNI
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UNI-Tesis
instname:Universidad Nacional de Ingeniería
instacron:UNI
instname_str Universidad Nacional de Ingeniería
instacron_str UNI
institution UNI
reponame_str UNI-Tesis
collection UNI-Tesis
bitstream.url.fl_str_mv http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/23811/6/chevez_al.pdf.txt
http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/23811/7/chevez_al%28acta%29.pdf.txt
http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/23811/8/informe_de_similitud.pdf.txt
http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/23811/9/carta_de_autorizaci%c3%b3n.pdf.txt
http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/23811/5/license.txt
http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/23811/1/chevez_al.pdf
http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/23811/2/chevez_al%28acta%29.pdf
http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/23811/3/informe_de_similitud.pdf
http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/23811/4/carta_de_autorizaci%c3%b3n.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv bf377e94d8d91d643741c81243d13267
6b98a83be67b742e33604494e0db9dec
4c322c5fea7ddbed34052bfd5007bd5f
d031dbd53ab8c9c6a60ec1fd4031abd2
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
92726b164acbe2756f640f3b4c8c8000
d47eb4cf413f59c9439e55fed0894d67
0a018b64c5d1ba23e797186c4782f6e6
c1f6b6433b6e8ce4bb66ec6262ec5cf7
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional - UNI
repository.mail.fl_str_mv repositorio@uni.edu.pe
_version_ 1840085713989664768
spelling Loro Ramírez, Héctor RaúlChévez Abanto, Leonardo JoséChévez Abanto, Leonardo José2023-03-09T18:00:19Z2023-03-09T18:00:19Z2021http://hdl.handle.net/20.500.14076/23811Determinar la composición y abundancias de minerales en una muestra es de particular interés para diversas áreas como la minería, geología, topografía, etc. Con la finalidad de encontrar estas abundancias, se realizaron ensayos preliminares con imágenes multiespectrales para luego proponer una descomposición por Series de Fourier aplicadas a imágenes hiperespectrales, finalmente se aplicó un método estadístico para encontrar las abundancias de lo minerales presentes en la muestra. El procedimiento estadístico aplicado fue el de dimensión virtual, usado para analizar los datos de la imagen hiperespectral provenientes de espectros de reflectancia (región NIR). Los datos se tratan previamente usando el método de variable normal estándar (SNV) y fracción de ruido mínimo (MNF) para finalmente encontrar las abundancias con el método de recocido simulado (SA). Las abundancias obtenidas con este método resultaron ser muy cercanas a las obtenidas por difracción de rayos X, con un error relativo total del 2%.Determining the composition and abundances of minerals in a sample is of particular interest for various areas such as mining, geology, topography, etc. In order to find these abundances, preliminary tests were carried out with multispectral images to later propose a decomposition by Fourier Series applied to hyperspectral images, finally a statistical method was applied to find the abundances of the minerals present in the sample. The statistical procedure applied was virtual dimension, used to analyze the hyperspectral image data from reflectance spectra (NIR region). The data is pre-treated using the standard normal variate (SNV) and minimal noise fraction (MNF) method to finally find the abundances with the simulated annealing (SA) method. The abundances obtained with this method turned out to be very close to those obtained by X-ray diffraction, with a total relative error of 2%. Keywords: hyperspectral images, Fourier Series, simulated annealing.Submitted by Quispe Rabanal Flavio (flaviofime@hotmail.com) on 2023-03-09T18:00:19Z No. of bitstreams: 4 chevez_al.pdf: 3378540 bytes, checksum: 92726b164acbe2756f640f3b4c8c8000 (MD5) chevez_al(acta).pdf: 98930 bytes, checksum: d47eb4cf413f59c9439e55fed0894d67 (MD5) informe_de_similitud.pdf: 144250 bytes, checksum: 0a018b64c5d1ba23e797186c4782f6e6 (MD5) carta_de_autorización.pdf: 147745 bytes, checksum: c1f6b6433b6e8ce4bb66ec6262ec5cf7 (MD5)Made available in DSpace on 2023-03-09T18:00:19Z (GMT). No. of bitstreams: 4 chevez_al.pdf: 3378540 bytes, checksum: 92726b164acbe2756f640f3b4c8c8000 (MD5) chevez_al(acta).pdf: 98930 bytes, checksum: d47eb4cf413f59c9439e55fed0894d67 (MD5) informe_de_similitud.pdf: 144250 bytes, checksum: 0a018b64c5d1ba23e797186c4782f6e6 (MD5) carta_de_autorización.pdf: 147745 bytes, checksum: c1f6b6433b6e8ce4bb66ec6262ec5cf7 (MD5) Previous issue date: 2021Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional de IngenieríaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional de IngenieríaRepositorio Institucional - UNIreponame:UNI-Tesisinstname:Universidad Nacional de Ingenieríainstacron:UNIImágenes hiperespectralesSeries de FourierRecocido simuladohttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.03.06Análisis de muestras de suelos de minas a partir de imágenes hiperespectralesinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisSUNEDUDoctor en Ciencias con Mención en FísicaUniversidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ciencias. Unidad de PosgradoDoctoradoDoctorado en Ciencias con Mención en FísicaDoctoradohttps://orcid.org/0000-0002-5965-67710859921744232842https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#doctor533018Dávalos Prado, Juan ZenónSalinas Flores, Ener OrlandoOchoa Jiménez, RosendoCaicedo Bustamante, Víctor AntonioTEXTchevez_al.pdf.txtchevez_al.pdf.txtExtracted texttext/plain161091http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/23811/6/chevez_al.pdf.txtbf377e94d8d91d643741c81243d13267MD56chevez_al(acta).pdf.txtchevez_al(acta).pdf.txtExtracted texttext/plain1706http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/23811/7/chevez_al%28acta%29.pdf.txt6b98a83be67b742e33604494e0db9decMD57informe_de_similitud.pdf.txtinforme_de_similitud.pdf.txtExtracted texttext/plain2256http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/23811/8/informe_de_similitud.pdf.txt4c322c5fea7ddbed34052bfd5007bd5fMD58carta_de_autorización.pdf.txtcarta_de_autorización.pdf.txtExtracted texttext/plain3042http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/23811/9/carta_de_autorizaci%c3%b3n.pdf.txtd031dbd53ab8c9c6a60ec1fd4031abd2MD59LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/23811/5/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD55ORIGINALchevez_al.pdfchevez_al.pdfapplication/pdf3378540http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/23811/1/chevez_al.pdf92726b164acbe2756f640f3b4c8c8000MD51chevez_al(acta).pdfchevez_al(acta).pdfapplication/pdf98930http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/23811/2/chevez_al%28acta%29.pdfd47eb4cf413f59c9439e55fed0894d67MD52informe_de_similitud.pdfinforme_de_similitud.pdfapplication/pdf144250http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/23811/3/informe_de_similitud.pdf0a018b64c5d1ba23e797186c4782f6e6MD53carta_de_autorización.pdfcarta_de_autorización.pdfapplication/pdf147745http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/23811/4/carta_de_autorizaci%c3%b3n.pdfc1f6b6433b6e8ce4bb66ec6262ec5cf7MD5420.500.14076/23811oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/238112023-03-10 06:11:29.106Repositorio Institucional - UNIrepositorio@uni.edu.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
score 13.754011
Análisis de muestras de suelos de minas a partir de imágenes hiperespectrales
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).

Ejemplares Similares