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La teledetección es la observación y medida de objetos situados sobre la superficie terrestre sin estar en contacto con ellos. Se basa en la detección y registro de la energía reflejada o emitida desde un objeto, y el procesado, análisis y aplicación de esa información. Todos los datos capturados por el sensor del satélite deben ser procesados mediante diferentes algoritmos, lo que implica un tiempo de procesado elevado hasta generar la correspondiente información de salida. Es por ello que hoy en día uno de los grandes objetivos en el ámbito de la teledetección es implementar algoritmos que sean capaces de reducir el tiempo empleado por la cadena de procesado para generar las imágenes de salida, y de esta forma aproximarse cada vez más a un sistema de tiempo real. En este proyecto se pretenden mejorar estas prestaciones mediante el uso de técnicas de paralelización, con el objetivo final de suministrar datos de teledetección en tiempo casi-real. Nos vamos a centrar en analizar la tecnología CUDA de las tarjetas gráficas Nvidia [5]. Se hará una descripción sobre esta tecnología, comentando y analizando las principales características que presenta, así como las ventajas que puede suponer para el procesado de datos espaciales en sistemas de teledetección. Posteriormente se describirán las diferentes pruebas y aplicaciones realizadas. La línea de trabajo seguida se divide en dos partes. Por un lado se ha desarrollado una aplicación que permite realizar reconocimiento de terreno en base a imágenes de Landsat, y por otro lado se ha utilizado la cadena de procesado genérica AIPC de Deimos Space para la generación de imágenes de teledetección. Dentro de esta segunda parte se han realizado pruebas de paralelización sobre los módulos de Calibración absoluta, Detección de nubes, Deconvolución, Reducción de ruido y Corregistración.