Dr. Guillermo Machuca Beltrán
Universidad de Atacama
Biografía
Guillermo Machuca Beltrán es académico de la carrera de Ingeniería Civil en Computación e Informática de la Universidad de Atacama e investigador especializado en el área de la ingeniería eléctrica y la informática aplicada. Es Doctor en Ciencias de la Ingeniería con mención en Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Concepción, Magíster en Ciencias de la Ingeniería con mención en Ingeniería Eléctrica, Licenciado en Ciencias de la Ingeniería e Ingeniero Civil Telemático de la Universidad de la Frontera. Además, cuenta con un Diplomado en Inteligencia Artificial. Su trayectoria académica y de investigación se ha enfocado en áreas como el procesamiento digital de imágenes y señales, la optoelectrónica, los sistemas de imágenes y la inteligencia artificial aplicada. Actualmente, desarrolla actividades de investigación vinculadas a la línea de Informática Aplicada, contribuyendo al avance de tecnologías basadas en análisis de imágenes, señales y sistemas inteligentes.
A lo largo de su carrera ha participado en múltiples proyectos de investigación y cuenta con más de una veintena de publicaciones científicas indexadas, desarrolladas en colaboración con investigadores nacionales e internacionales. Sus trabajos recientes abordan temáticas como sistemas de imágenes infrarrojas, imágenes hiperespectrales, super-resolución de imágenes, microscopía infrarroja y aplicaciones de aprendizaje automático para análisis y clasificación de imágenes. Entre sus contribuciones destacan investigaciones publicadas en revistas científicas de alto impacto como Applied Optics, IEEE Access, Journal of Applied Remote Sensing y Foods.
Descripción de la conferencia
Superando las limitaciones físicas de los sistemas de imágenes infrarrojas: una evolución en las estrategias de adquisición y reconstrucción de imágenes.
Los sistemas de imágenes infrarrojas presentan limitaciones físicas inherentes a sus sensores y sistemas ópticos, lo que restringe la cantidad de información espacial y espectral que puede adquirirse directamente. A lo largo de las últimas décadas, diversas estrategias han buscado superar estas restricciones, evolucionando desde métodos clásicos basados en múltiples adquisiciones y reconstrucción digital hasta enfoques de imagen computacional sustentados en el modelado físico del proceso de formación de imagen y el diseño conjunto de sistemas ópticos y algoritmos de reconstrucción. En este contexto, se revisan los desafíos actuales de la imagen infrarroja multiespectral y su potencial para la estimación de variables biofísicas, con especial énfasis en aplicaciones orientadas al monitoreo de la vegetación.