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:
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- OAI Identifier:
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- 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
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- openAccess
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- Acceso Abierto
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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 representaciones. El enfoque central de este proyecto es la implementación de dicho sistema en entornos de segmentación específicos para ortomosaicos de 4 bandas. El objetivo principal es la automatización integral del proceso de generación de planos. La propuesta técnica se fundamenta en la aplicación de inteligencia artificial (IA) y el lenguaje de programación Python, concebidos como herramientas innovadoras para mejorar la eficiencia y precisión en la producción de planos geoespaciales. Este enfoque tecnológico ofrece mejoras notables en términos de velocidad y exactitud, destacando su ventaja competitiva frente a los métodos tradicionales empleados en el ámbito de la cartografía y la generación de planos. |
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