Análisis de máquinas de clasificación de imágenes utilizadas para la elaboración de cartografías en entornos urbanos y rurales
RESUMEN : Los sistemas de información geográfica (SIG) y las máquinas de clasificación de imágenes (MCI) se han convertido en herramientas fundamentales y relevantes a lo largo de los últimos años. El desarrollo computacional y metodológico ha permitido a las MCI posicionarse como una herramienta pr...
- Autores:
-
Trujillo Parra, Javier Ricardo
- Tipo de recurso:
- Tesis
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
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- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/32172
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10495/32172
- Palabra clave:
- Sensores remotos
Remote sensing
Redes neurales (computadores)
Neural networks (Computer science)
Sistemas de información geográfica
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RESUMEN : Los sistemas de información geográfica (SIG) y las máquinas de clasificación de imágenes (MCI) se han convertido en herramientas fundamentales y relevantes a lo largo de los últimos años. El desarrollo computacional y metodológico ha permitido a las MCI posicionarse como una herramienta práctica para analizar información espacial, accediendo a ser utilizadas de manera amplia en diferentes campos del conocimiento. La planeación urbana y el desarrollo territorial se han visto beneficiadas de los MCI que se aplican a los SIG, dado que estás herramientas facilitan el análisis consistente de los diferentes entornos que pueden presentarse dentro zonas urbanas, semiurbanas y rurales, esto con marcada precisión. Esta monografía buscará mostrar los aspectos más esenciales de las diferentes MCI para reconocimiento de entornos urbanos, semiurbanos y rurales que son usados en la actualidad, dando un mayor énfasis a los programas que analizan las zonas urbanas, dado que estas representan el mayor porcentaje de los entornos habitados por humanos. Dentro del análisis multidimensional de las diferentes MCI, se presentará una relación del tipo de inputs que aceptan, la metodología de las MCI y algunos de sus parámetros, los outputs que generan y los sensores remotos que permiten generar las entradas para estas MCI analizadas, permitiendo comprender de una manera más clara cuál metodología puede ser usada o no dentro de un contexto y entorno urbano específico. |
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García Duque, Juan JoséTrujillo Parra, Javier Ricardo2022-11-21T16:15:18Z2022-11-21T16:15:18Z2022https://hdl.handle.net/10495/32172RESUMEN : Los sistemas de información geográfica (SIG) y las máquinas de clasificación de imágenes (MCI) se han convertido en herramientas fundamentales y relevantes a lo largo de los últimos años. El desarrollo computacional y metodológico ha permitido a las MCI posicionarse como una herramienta práctica para analizar información espacial, accediendo a ser utilizadas de manera amplia en diferentes campos del conocimiento. La planeación urbana y el desarrollo territorial se han visto beneficiadas de los MCI que se aplican a los SIG, dado que estás herramientas facilitan el análisis consistente de los diferentes entornos que pueden presentarse dentro zonas urbanas, semiurbanas y rurales, esto con marcada precisión. Esta monografía buscará mostrar los aspectos más esenciales de las diferentes MCI para reconocimiento de entornos urbanos, semiurbanos y rurales que son usados en la actualidad, dando un mayor énfasis a los programas que analizan las zonas urbanas, dado que estas representan el mayor porcentaje de los entornos habitados por humanos. Dentro del análisis multidimensional de las diferentes MCI, se presentará una relación del tipo de inputs que aceptan, la metodología de las MCI y algunos de sus parámetros, los outputs que generan y los sensores remotos que permiten generar las entradas para estas MCI analizadas, permitiendo comprender de una manera más clara cuál metodología puede ser usada o no dentro de un contexto y entorno urbano específico.ABSTRACT : Geographic Information Systems (GIS) and Image Classification Machines (ICM) have become fundamental and relevant tools in recent years. The computational and methodological development has allowed the MCI to position itself as a practical tool to analyze spatial information, and it agrees to be use in different fields of knowledge. Urban planning and territorial development have benefited from the ICMs applied to GIS, since these tools facilitate the consistent analysis of the different environments that can occur within urban, semi-urban and rural areas, with marked precision. This research will seek to show the most essential aspects of the different MCI for recognition of urban, semi-urban and rural environments that are currently used, giving greater emphasis to programs that analyze urban areas, since these represent the highest percentage of human-inhabited environments. Within the multidimensional analysis of the different ICMs, a relationship of the type of inputs that they accept, the methodology of the ICM and some of its parameters, the outputs that they generate and the remote sensors that allow generating the inputs for these ICMs analyzed. Allowing a clearer understanding of which methodology can or cannot be used within a specific urban context and environment.EspecializaciónEspecialista en Medio Ambiente y Geoinformática47application/pdfspaUniversidad de AntioquiaMedellín - ColombiaFacultad de Ingeniería. Especialización en Medio Ambiente y Geoinformáticahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Análisis de máquinas de clasificación de imágenes utilizadas para la elaboración de cartografías en entornos urbanos y ruralesTesis/Trabajo de grado - Monografía - Especializaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_46echttp://purl.org/redcol/resource_type/COtherhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceinfo:eu-repo/semantics/otherinfo:eu-repo/semantics/draftSensores remotosRemote sensingRedes neurales (computadores)Neural networks (Computer science)Sistemas de información geográficaGeographical information systemsAnálisis de imágenesImage analysisClasificación de imágeneshttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_35131http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_36762PublicationORIGINALTrujilloJavier_2022_MáquinasClasificaciónImágenes.pdfTrujilloJavier_2022_MáquinasClasificaciónImágenes.pdfTrabajo de grado de especializaciónapplication/pdf1763113https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/2a08c80a-596c-485f-8b70-86d404467ec2/download90775c5b985c1e0b781cf774f9457b8bMD51trueAnonymousREADAnexo1.pdfAnexo1.pdfAnexo 1application/pdf74483https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/b319154a-24de-406c-9384-6eeacd973431/download2b46bd9d5dca8ff4f3330ad32e14c2eeMD52falseAnonymousREADAnexo2.pdfAnexo2.pdfAnexo 2application/pdf85867https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/3fca506a-f34e-4238-9984-c517ac96f73d/downloadff851814075d0045178668aa7a7c54e5MD53falseAnonymousREADCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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