GEOSpectralSimulator : multispectral terrain generator and viewer
Martín Fernández, Kevin
Lumbreras Ruiz, Felipe, dir. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació)
Universitat Autònoma de Barcelona. Escola d'Enginyeria

Título variante: GEOSpectralSimulator : generador multiespectral de terreny i visor
Título variante: GEOSpectralSimulator : generador multiespectral de terreno y visor
Fecha: 2019-07-01
Resumen: In this project you can see how satellite data generates 3D scenarios that can be read in graphic engines. These objects are associated with geographic information in JSON files that allow a simulator developed in Unreal Engine to read them, load textures and position themselves in that position of the physical world using UTM coordinates. This allows you to generate trajectories where samples will be taken with the simulated cameras. The data sources can be of several types emphasizing those of multispectral type, these sequences of images will serve to generate datasets for the training of algorithms of deep learning.
Resumen: En aquest projecte es pot veure com a partir de dades de satèl·lit es generen escenaris 3D que poden ser llegits en motors gràfics. Aquests objectes se'ls associa informació geogràfica en fitxers JSON que permeten a un simulador desenvolupat en Unreal Engine llegir-los, carregar les textures i situar-se en aquella posició del món físic utilitzant coordenades UTM. Això permet generar trajectòries on es prendran mostres amb les càmeres simulades. Les fonts de dades poden ser de diversos tipus destacant aquelles de tipus multiespectral, aquestes seqüències d'imatges serviran per generar datasets per l'entrenament d'algorismes de deep learning.
Resumen: En este proyecto se puede ver cómo a partir de datos de satélite se generan escenarios 3D que pueden ser leídos en motores gráficos. Estos objetos se les asocia información geográfica en ficheros JSON que permiten a un simulador desarrollado en Unreal Engine leerlos, cargar las texturas y situarse en aquella posición del mundo físico utilizando coordenadas UTM. Esto permite generar trayectorias donde se tomarán muestras con las cámaras simuladas. Las fuentes de datos pueden ser de varios tipos destacando aquellas de tipo multiespectral, estas secuencias de imágenes servirán para generar datasets para el entrenamiento de algoritmos de deep learning.
Derechos: Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial i la comunicació pública de l'obra, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. No es permet la creació d'obres derivades. Creative Commons
Lengua: Anglès
Titulación: Grau en Enginyeria Informàtica [2502441]
Plan de estudios: Enginyeria Informàtica [958]
Documento: Treball final de grau ; Text
Área temática: Menció Computació
Materia: Simulator ; Terrain ; Satellite ; Multispectral ; Unreal Engine ; Simulador ; Terreny ; Satèl·lit ; Terreno ; Satélite ; Multiespectral



13 p, 20.5 MB

El registro aparece en las colecciones:
Documentos de investigación > Trabajos de Fin de Grado > Escuela de Ingeniería. TFG

 Registro creado el 2019-08-27, última modificación el 2023-07-22



   Favorit i Compartir