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...
- 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