La producción y generación de información visual mediante teléfonos móviles y cámaras es ingente. También y principalmente a través de la teledetección, mediante la obtención de imágenes de la superficie terrestre por medio de aviones, naves espaciales y satélites que captan y sirven datos sobre meteorología, oceanografía, geología, geografía, geolocalización, seguridad, etc. Estos instrumentos de captura de imágenes generan cada día información visual imposible de procesar manualmente, de ahí que se recurra a diversas técnicas y métodos para la extracción automática de conocimientos útiles. Esta revisión bibliográfica, pretende conocer las técnicas y usos de la clasificación automática de imágenes. Para ello, se emplearon las Bases de datos Scopus y WoS para localizar documentos sobre clasificación automática de imágenes publicados entre 2008 y 2018. De los registros resultantes se buscaron los textos completos de los mismos, llevando a cabo un análisis del contenido para averiguar las técnicas más recurrentes y sus aplicaciones. Con todo ello, se hace patente que las tres técnicas más usadas para la clasificación automática de imágenes son los árboles de decisiones, redes neuronales y máquinas de vectores de soporte, siendo la aplicación de la clasificación automática muy variada, con la que se buscan automatizar procesos repetitivos, la inspección y vigilancias complejas, el control y desarrollo urbanístico o el reconocimiento y valoración tras catástrofes naturales, entre otros asuntos. Palabras clave: Clasificación automática de imágenes; técnicas y aplicaciones; revisión bibliográfica.

Se pretende determinar el alcance de la aplicación de SKOS en el ámbito de la web semántica. Para ello se han analizado los vocabularios controlados que aplican SKOS y que se encuentran registrados en The data hub, un catálogo de conjuntos de datos RDF. Además de establecer una tipología de vocabularios, se analizan los aspectos relacionados con el acceso abierto a los datos mediante su descarga directa, su consulta a través de un Sparql endpoint y la existencia de licencias adecuadas. Se examina el nivel de interoperabilidad existente a través de la definición de relaciones de mapeado entre vocabularios. Se concluye indicando que tesauros y clasificaciones están más integrados en el entorno de los datos abiertos, mientras que los encabezamientos de materia poseen un mayor grado de interoperabilidad.