Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/20.500.14076/23811
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dc.contributor.advisorLoro Ramírez, Héctor Raúl-
dc.contributor.authorChévez Abanto, Leonardo José-
dc.creatorChévez Abanto, Leonardo José-
dc.date.accessioned2023-03-09T18:00:19Z-
dc.date.available2023-03-09T18:00:19Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14076/23811-
dc.description.abstractDeterminar 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%.es
dc.description.abstractDetermining 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.en
dc.description.uriTesises
dc.formatapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es
dc.sourceUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.sourceRepositorio Institucional - UNIes
dc.subjectImágenes hiperespectraleses
dc.subjectSeries de Fourieres
dc.subjectRecocido simuladoes
dc.titleAnálisis de muestras de suelos de minas a partir de imágenes hiperespectraleses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises
thesis.degree.nameDoctor en Ciencias con Mención en Físicaes
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ciencias. Unidad de Posgradoes
thesis.degree.levelDoctoradoes
thesis.degree.disciplineDoctorado en Ciencias con Mención en Físicaes
thesis.degree.programDoctoradoes
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-5965-6771es
renati.author.dni44232842-
renati.advisor.dni08599217-
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#doctores
renati.discipline533018-
renati.jurorDávalos Prado, Juan Zenón-
renati.jurorSalinas Flores, Ener Orlando-
renati.jurorOchoa Jiménez, Rosendo-
renati.jurorCaicedo Bustamante, Víctor Antonio-
dc.publisher.countryPEes
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.03.06es
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