Clasificación automática de imágenes de cielo mediante inteligencia artificial

Abstract

El trabajo se centra en la identificación de la cubierta de nubes. En primer lugar, se introducen los conceptos de nubes y aerosol, y su influencia en el clima. Asimismo, se repasan los diferentes géneros de nubes y se detallan las herramientas principales para su estudio. Posteriormente se propone un método para identificar la cubierta de nubes mediante inteligencia artificial. Este método consiste en: obtener imágenes mediante una cámara de cielo, etiquetar las imágenes indicando si el sol está obstruido o no, el número de octas, y la presencia de algunos “fenómenos” como halo, aerosoles, o gotas, entre otros; y utilizar una red neuronal para obtener un clasificador que sea capaz de predecir estas etiquetas en nuevas imágenes. Una vez etiquetadas, las imágenes se dividen en dos conjuntos. El conjunto de entrenamiento está formado por las imágenes de las dos primeras semanas de cada mes, y el conjunto de validación está formado por las dos semanas restantes de cada mes. El conjunto de entrenamiento se emplea para “alimentar” la red neuronal, un algoritmo de inteligencia artificial, y el de validación se emplea para cuantificar el desempeño del clasificador generado por la red neuronal. En este trabajo se han entrenado clasificadores con diferentes configuraciones de la red neuronal, y luego se ha discutido qué combinación de parámetros del algoritmo producen mejores clasificadores.