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...
- 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/
