Reconocimiento de coberturas terrestres mediante imágenes de satélite y aprendizaje profundo

Se destaca la limitación de los métodos manuales y se propone el uso de imágenes satelitales, especialmente del sensor Sentinel-2, para realizar un seguimiento eficiente. El estudio se centra en el conjunto de datos EuroSAT, utilizando modelos de aprendizaje profundo para clasificar diez categorías...

Full description

Autores:
Castaño Ramírez, Juan Sebastian
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Militar Nueva Granada
Repositorio:
Repositorio UMNG
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.umng.edu.co:10654/47428
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10654/47428
Palabra clave:
TELEDETECCION
IMAGENES DE SATELITE
APRENDIZAJE PROFUNDO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)
CLASIFICACION DE LA TIERRA y COBERTURA DE LA TIERRA
Satélite
Imágenes
Aprendizaje profundo
Bandas multiespectrales
Capas
Redes neuronales
Satellite
Images
Deep learning
Multispectral bands
Layers
Neural networks
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/