RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Evaluación del uso de redes neuronales convolucionales para clasificación de cultivos mediante imagen multiespectral
A1 González Diez, Sergio
A2 Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
K1 Cultivos
K1 Imágenes Satelitales
K1 Aprendizaje Profundo
K1 Redes neuronales
AB El objetivo de este Trabajo Fin de Grado es la implementación de una red neuronal artificial capaz de realizar la segmentación semántica de distintos cultivos a partir de imágenes satelitales. La red tiene que extraer características y patrones para segmentar imágenes satelitales en cualquier época del año y de cualquier tipo de cultivo o vegetación.Primero, se proporcionará una base teórica del aprendizaje automático, centrándose en aprendizaje profundo, en particular, profundizando en redes convolucionales, especialmente útiles en la clasificación de imágenes. A continuación, se explicarán los métodos tradicionales en la clasificación de cultivos, enfatizando en la técnica de aprendizaje automático actualmente utilizada por el Instituto Tecnológico de Castilla y León. Después de este análisis, se describirán las decisiones tomadas en el pre procesamiento de los datos, justificando cada una de ellas. Finalmente, se presentarán los resultados, terminando exponiendo las conclusiones y líneas futuras de trabajo, a partir de este Trabajo de Fin de Grado.
YR 2019
FD 2019
LK http://uvadoc.uva.es/handle/10324/38792
UL http://uvadoc.uva.es/handle/10324/38792
LA spa
DS UVaDOC
RD 26-abr-2024