Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/11000/39617
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dc.contributor.advisorMartínez Rach, Miguel Onofre-
dc.contributor.authorDíaz Mesa, Luis David-
dc.contributor.otherDepartamentos de la UMH::Ingeniería de Computadoreses_ES
dc.date.accessioned2026-03-27T11:10:41Z-
dc.date.available2026-03-27T11:10:41Z-
dc.date.created2026-02-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11000/39617-
dc.description.abstractEl análisis de imágenes hiperespectrales implica el procesamiento de grandes volúmenes de datos multidimensionales, lo que exige soluciones software capaces de ofrecer alto rendimiento computacional, e ciencia en la gestión de memoria y escalabilidad estructural. En este contexto, el presente Trabajo de Fin de Grado aborda el dise- ño e implementación de una arquitectura software on-premise es decir, ejecutada localmente en la infraestructura propia para garantizar el control y rendimiento de los datos , multiplataforma y multilenguaje, orientada a proporcionar una solución robusta y portable para el análisis avanzado de este tipo de información. La propuesta arquitectónica se fundamenta en una estricta separación de responsabilidades entre la capa de presentación y la capa de procesamiento, garantizando modularidad, mantenibilidad y evolución independiente de cada componente. La interfaz de usuario se desarrolla mediante Kotlin Multiplatform y Compose Multiplatform, permitiendo la generación de aplicaciones nativas para distintos sistemas operativos a partir de una base de código común. El núcleo de procesamiento se implementa en C++, aprovechando su e ciencia y control de bajo nivel para el tratamiento intensivo de datos espectrales mediante librerias como OpenCV y OpenMP. La interoperabilidad entre ambas capas se resuelve mediante Java Native Interface (JNI), lo que posibilita la integración segura y e ciente de código nativo dentro de un entorno multiplataforma moderno. Esta decisión arquitectónica permite combinar productividad en el desarrollo de interfaces con alto rendimiento computacional en el procesamiento, optimizando el equilibrio entre abstracción y control del sistema. La solución es compatible con entornos Windows, Linux y macOS, abordando los desafíos asociados a la compilación, empaquetado y distribución en múltiples plataformas. Asimismo, se analizan las principales decisiones de diseño adoptadas, incluyendo el modelo de ejecución on-premise, la interoperabilidad entre lenguajes y la gestión e ciente de memoria y recursos. Como resultado, se obtiene una herramienta funcional que valida la viabilidad de una arquitectura híbrida orientada a aplicaciones cientí cas de alto rendimiento, proponiendo un modelo arquitectónico replicable en otros dominios donde con uyan necesidades de portabilidad, e ciencia computacional y separación clara de responsabilidades. Luises_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.format.extent103es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Miguel Hernández de Elchees_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectkotlin multiplatformes_ES
dc.subjectJNIes_ES
dc.subjectC++es_ES
dc.subjectimagen hiperespectrales_ES
dc.subjectHSIes_ES
dc.subject.otherCDU::6 - Ciencias aplicadas::62 - Ingeniería. Tecnologíaes_ES
dc.titleArquitectura y diseño de software on-premise multiplataforma y multilenguaje para el análisis de imágenes hiperespectraleses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
Aparece en las colecciones:
TFG-Ingeniería Informática en Tecnologías de la Información


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