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<edm:ProvidedCHO rdf:about="http://uvadoc.uva.es/handle/10324/38792">
<dc:contributor>Martínez Zarzuela, Mario</dc:contributor>
<dc:contributor>Díaz Pernas, Francisco Javier</dc:contributor>
<dc:contributor>Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación</dc:contributor>
<dc:creator>González Diez, Sergio</dc:creator>
<dc:date>2019</dc:date>
<dc:description>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.&#xd;
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.</dc:description>
<dc:description>The main objective of this Master Thesis is the implementation of an artificial neural&#xd;
network, which is able to perform the semantic segmentation of different crops from&#xd;
satellite images. The network has to extract characteristics and patterns to segment&#xd;
satellite images in any type of crop or vegetation at any stage of the year.&#xd;
First of all, a theoretical basis of machine learning is provided. It is focused on deep&#xd;
learning, specifically in deepening in convolutional networks, which are useful in&#xd;
classifying images. Next, the traditional methods in crop classification will be&#xd;
explained, emphasizing in the technique of machine learning currently used by the&#xd;
Technological Institute of Castilla y León. After this analysis, the decisions made in the&#xd;
preprocessing of the data will be described and each of them will be justified. Finally,&#xd;
the results will be presented, the conclusions will be exposed upon completion and&#xd;
ending with a proposal of future research lines.</dc:description>
<dc:format>application/pdf</dc:format>
<dc:identifier>http://uvadoc.uva.es/handle/10324/38792</dc:identifier>
<dc:language>spa</dc:language>
<dc:title>Evaluación del uso de redes neuronales convolucionales para clasificación de cultivos mediante imagen multiespectral</dc:title>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/bachelorThesis</dc:type>
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