Zanni-Merk, Cecilia2015-02-062015-02-062014-12-11http://www.fceia.unr.edu.ar/lcc/t523/tesina.php?campo1=72http://hdl.handle.net/2133/3794La información de la cobertura y el uso del suelo en objetos urbanos observados a diferentes escalas espaciales y temporales es de particular interés para planificadores urbanos y expertos geógrafos. Adquirir automáticamente esta información en entornos complejos, como por ejemplo áreas urbanas, es una tarea difícil que consume mucho tiempo si se utilizan fuentes de datos tradicionales (técnicas de agrimensura). La amplia disponibilidad de imágenes satelitales de alta resolución espacial representa una excelente oportunidad para identificar y caracterizar estos entornos. Mediante la descomposición de imágenes en objetos y regiones, es posible utilizar métodos que formalicen el conocimiento del dominio para automatizar el reconocimiento de objetos urbanos, es decir, calles, edificios, parques, etc. Adquirir y representar conocimiento es muchas veces una tarea tediosa. Los múltiples pasos involucrados en la creación de una base de conocimiento pueden ser diferentes para un mismo dominio en estudio, lo que lleva a una heterogeneidad de la información. Sin embargo, si se hiciera correctamente, permitiría producir sistemas inteligentes basados en el uso del conocimiento adquirido. Las ontologías representan una alternativa interesante para construir una base de conocimiento. Su uso creciente en los últimos años ha permitido desarrollar diferentes lenguajes los cuales proveen diferentes facilidades para poder construir ontologías. El más utilizado, OWL 2.0, basado en lógica de descripción, es apto para el razonamiento automático. Este proyecto plantea el desarrollo de una ontología de objetos urbanos que ayude a los expertos en el proceso de reconocimiento de los mismos. Adicionalmente, para cumplir con los estándares utilizados por los expertos geógrafos, se utilizó la teoría del modelo RCC8 (Region Connection Calculus) para representar relaciones espaciales entre regiones, lo cual añade mayor expresividad, mejorando el razonamiento sobre la ontología. Para finalizar, y ante la ausencia de un software de procesamiento de imágenes que se ajuste a las necesidades del proyecto, se desarrolló una aplicación que permite que un usuario pueda delimitar las regiones de interés en una imagen satelital, simulando el comportamiento de un software especializado. Por medio de la interfaz gráfica, es posible ingresar información sobre las regiones dibujadas, la cual será incorporada a la ontología, para posteriormente, mediante el uso de un razonador lógico, inferir nuevos resultados.application/pdfspaopenAccessOntologíasImágenes SatelitalesObjetos UrbanosInteligencia ArtificialRCC8 (Region Connection Calculus)bachelorThesis