Desarrollo de una base de datos en Python 3.8.18 para el entrenamiento de redes neuronales convolucionales (CNN) en la clasificación de categorías geoespaciales: bosques, cultivos, pastos, suelo desnudo, zonas inundables y pantanosas, y otras representaciones.

Este informe presenta el desarrollo de una base de datos en Python 3.8.18 destinada al entrenamiento de redes neuronales convolucionales (CNN) para llevar a cabo la clasificación de categorías geoespaciales, incluyendo bosques, cultivos, pastos, suelo desnudo, zonas inundables y pantanosas y otras r...

Full description

Autores:
Navarro Casseres, Beitman Ricardo
Tipo de recurso:
https://vocabularies.coar-repositories.org/resource_types/c_7a1f/
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad del Magdalena
Repositorio:
Repositorio Unimagdalena
Idioma:
spa
eng
OAI Identifier:
oai:repositorio.unimagdalena.edu.co:123456789/20904
Acceso en línea:
https://repositorio.unimagdalena.edu.co/handle/123456789/20904
Palabra clave:
Segmentación de ortomosaicos
Base de datos en Python
Clasificación geoespacial
Automatización del proceso de generación de planos
Rights
openAccess
License
Acceso Abierto