Universidad Politécnica de Madrid Universidad Politécnica de Madrid

Escuela Técnica Superior de Ingenieros
en Topografía, Geodesia y Cartografía

El Dr. Ionut Cira, profesor de la E.T.S.I. en Topografía, Geodesia y Cartografía, ha recibido el "Premio a la Mejor Tesis Doctoral en Teledetección (2022)"

Este premio se concede por el capitulo español de IEEE - Geoscience And Remote Sensing Society (IEEE-GRSS) a la mejor tesis doctoral relacionada con la teledetección para la observación de la Tierra que haya sido presentada en universidades españolas durante 2022

IEEE-GRSS es una comunidad mundial de investigadores que colaboran y diseñan herramientas para desarrollar hardware y técnicas de procesamiento de datos relacionados con la teledetección de la Tierra.

El Prof. Ionut Cira es Máster e Ingeniero en Geodesia y Máster en Analítica de Negocio y Grandes Volúmenes de Datos. Ha obtenido el título de doctor en Ingeniería Geomática por la Universidad Politécnica de Madrid en marzo de 2022, con la tesis “Contribution to Object Extraction in Cartography: A Novel Deep Learning-Based Solution to Recognise, Segment and Post-Process the Road Transport Network as a Continuous Geospatial Element in High-Resolution Aerial Orthoimagery” (disponible en: https://oa.upm.es/70152/).

La tesis doctoral propone una solución integral, basada en el aprendizaje profundo (Figura 1), capaz de extraer eficientemente la superficie de las carreteras a gran escala (por todo el territorio nacional), utilizando ortoimágenes aéreas de libre acceso proporcionadas por el Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA). La novedad del trabajo radica en el enfoque de procesamiento de los datos dentro de un marco común y en la ejecución disjunta de las operaciones de reconocimiento, segmentación semántica y post-procesamiento con aprendizaje generativo condicional. En concreto, se proponen nuevas arquitecturas neuronales que superan los resultados del estado del arte en cada operación. Posteriormente, estos modelos se unifican en un proceso integrado.

Illustración 1. Diagrama de flujo que describe el procedimiento integral propuesto para la cartografía de carreteras a gran escala.

Sus áreas de conocimiento incluyen la extracción de información geoespacial de nubes de puntos e imágenes de alta resolución mediante el uso de aprendizaje profundo (GeoAI), la propuesta de nuevas arquitecturas de redes neuronales artificiales para procesar grandes volúmenes de datos geoespaciales, y el procesamiento de lenguaje natural para el análisis geosocial y la ciencia de datos geoespaciales.

Ha sido miembro de los equipos de 15 proyectos de investigación competitivos a nivel nacional e internacional. Ha publicado un total de 14 artículos en revistas indexadas en el Journal Citation Reports (JCR), y otros 11 en actas de congresos y conferencias tanto nacionales como internacionales. Entre sus logros destacados se encuentran también dos estancias de investigación de más de 3 meses en la Universidad Técnica de Berlín (Alemania) y en el centro RIKEN para Proyectos de Inteligencia Avanzada de la Universidad de Tokio (Japón).

Como investigador, desarrolla su trabajo dentro del Grupo de Investigación de Servicios Avanzados en Internet (GISAI) y colabora activamente con el Grupo de Investigación MERCATOR, especializado en Tecnologías de la GeoInformación y Sistemas Inteligentes.

La Escuela y su personal le transmiten sus felicitaciones por la obtención del premio.

Enlace noticia: https://r8.ieee.org/spain-grss/wp-content/uploads/sites/87/2024/01/2023-PREMIADOS-corregida.pdf

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