Mapas de calor de siembras y cálculo de índices a través de imágenes satelitales
Aquí se atendió la problemática de cómo visualizar los resultados arrojados por una IA (Inteligencia Artificial) entrenada para clasificar cultivos en campos por medio de la utilización de imágenes digitales tomadas a través de un satélite, haciendo uso además, a partir de los datos que éstas con...
Guardado en:
| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | PPS Tesis de grado Trabajo final de grado acceptedVersion |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires
2023
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://repositorio.unnoba.edu.ar/xmlui/handle/23601/604 |
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I103-R405-23601-604 |
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I103-R405-23601-6042023-09-18T17:22:23Z Mapas de calor de siembras y cálculo de índices a través de imágenes satelitales Tomino, Silvano Serafino, Sandra Inteligencia artificial Imágenes Datos Polígonos Aquí se atendió la problemática de cómo visualizar los resultados arrojados por una IA (Inteligencia Artificial) entrenada para clasificar cultivos en campos por medio de la utilización de imágenes digitales tomadas a través de un satélite, haciendo uso además, a partir de los datos que éstas contienen, de cálculos de índices que son de utilidad para los encargados de tomas de decisiones del sector agropecuario. Éstas imágenes utilizadas son recortes de imágenes Landsat 8, sobre las cuales se utilizan polígonos (capas vectoriales) que identifican zonas de interés como lotes o campos. Cabe destacar que para la clasificación de las coberturas terrestres se ha utilizado una red neuronal ya entrenada resultado del trabajo “Classification of Summer Crops Using Active Learning Techniques on Landsat Images in the Northwest of the Province of Buenos Aires” [1]. El desafío de este módulo fue cómo manipular, adaptar y ensamblar los datos y herramientas que se disponían, para poder ser utilizados de una forma mucho más productiva por medio de la visualización. OBJETIVOS El objetivo es desarrollar una herramienta que permita visualizar los resultados de una clasificación automática de cultivos basada en Machine Learning utilizando mapas de calor, curvas espectrales, falso color e índices de vegetación a partir de imágenes satelitales. Los objetivos específicos son: ● Obtener y generar los datos. ● Diseñar la visualización. ● Desarrollar la herramienta de visualización. Fil: Tomino Silvano. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires. Escuela de Tecnología; Argentina. Ingeniería en Informática 2023-09-18T17:19:38Z 2023-09-18T17:19:38Z 2023-09-17 PPS info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:ar-repo/semantics/trabajo final de grado info:eu-repo/semantics/acceptedVersion PPS info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:ar-repo/semantics/trabajo final de grado info:eu-repo/semantics/acceptedVersion PPS info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:ar-repo/semantics/trabajo final de grado info:eu-repo/semantics/acceptedVersion PPS info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:ar-repo/semantics/trabajo final de grado info:eu-repo/semantics/acceptedVersion Tomino, S. (2023). Mapas de calor de siembras y cálculo de índices a través de imágenes satelitales [Práctica profesional supervisada, Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires] http://repositorio.unnoba.edu.ar/xmlui/handle/23601/604 spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/ application/pdf 20 p. application/pdf Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires |
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Aquí se atendió la problemática de cómo visualizar los resultados arrojados por una IA
(Inteligencia Artificial) entrenada para clasificar cultivos en campos por medio de la
utilización de imágenes digitales tomadas a través de un satélite, haciendo uso además, a
partir de los datos que éstas contienen, de cálculos de índices que son de utilidad para los
encargados de tomas de decisiones del sector agropecuario. Éstas imágenes utilizadas son
recortes de imágenes Landsat 8, sobre las cuales se utilizan polígonos (capas vectoriales)
que identifican zonas de interés como lotes o campos.
Cabe destacar que para la clasificación de las coberturas terrestres se ha utilizado
una red neuronal ya entrenada resultado del trabajo “Classification of Summer Crops Using
Active Learning Techniques on Landsat Images in the Northwest of the Province of Buenos
Aires” [1]. El desafío de este módulo fue cómo manipular, adaptar y ensamblar los datos y
herramientas que se disponían, para poder ser utilizados de una forma mucho más
productiva por medio de la visualización.
OBJETIVOS
El objetivo es desarrollar una herramienta que permita visualizar los resultados de una
clasificación automática de cultivos basada en Machine Learning utilizando mapas de calor,
curvas espectrales, falso color e índices de vegetación a partir de imágenes satelitales.
Los objetivos específicos son:
● Obtener y generar los datos.
● Diseñar la visualización.
● Desarrollar la herramienta de visualización. |
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