Aplicación de regresión logística regularizada y redes neuronales para la detección de zonas de cultivos como fuente de biomasa residual en Colombia a partir de imágenes satelitales (2021)
Uno de los objetivos de Desarrollo Sostenible hace énfasis en energía asequible y no contaminante, por lo que actualmente se han encontrado diferentes fuentes de energía renovable, dentro de las cuales se encuentra la energía a partir de la biomasa residual. Este tipo de energía se destaca por utilizar métodos de digestión anaeróbica para la producción de biogás, por lo que es necesario identificar zonas con alto potencial energético para su aprovechamiento. Por este motivo, se desarrolló una metodología para la detección automática de cultivos con potencial de producción de biomasa residual en Colombia a partir de imágenes capturadas por el satélite Sentinel 2. Para ello, se trabajó con 905 imágenes (codificadas como True Color Image) de 1km2, de donde se extrajeron 22.615 sub-imágenes de 200x200m2 para construir los modelos de aprendizaje automático. Se probó con regresión logística regularizada, una red neuronal sencilla de una capa escondida y una red convolucional, obteniendo exactitudes de 71.89%, 90% y 97.47% en validación, respectivamente. El mejor modelo de la red convolucional se probó sobre una nueva imagen completa (de 5.000x10.000m2 de resolución), evaluando la implementación del modelo y probando a su vez con distintas resoluciones, de 50x50m2 y de 100x100m2. Por último, se evaluó el rendimiento de los modelos según la zona geográfica de las imágenes (distinguiendo entre los departamentos Cauca o Meta), y se propone una función para estimar el potencial energético del cultivo detectado mediante esta metodología.