2026-04-22T23:18:34Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/507272022-03-30T17:03:00Zcom_10324_38col_10324_852
Velasco Cadierno, Raúl
2021-11-30T19:13:20Z
2021-11-30T19:13:20Z
2021
https://uvadoc.uva.es/handle/10324/50727
En este trabajo se aplica la Teledetección para la estimación de severidad postincendio. Para ello se desarrollan y se analizan diferentes tipos de clasificadores,
desde los basados en clustering comúnmente usados hasta algoritmos basados en
“machine learning” como “Random Forest”. Se validan, analizan y comparan los
diferentes resultados obtenidos mediante estos métodos, obteniéndose una
estimación de los grados de severidad de afectación de la vegetación de la zona de
estudio
In this project, remote sensing is applied to estimate post-fire severity. For this
purpose, different types of classifiers are developed and analyzed. From some of the
frequently used methods like those based on clustering to algorithms based on
“machine learning” such as “Random Forest”. The different results obtained by these
methods are validated, analyzed and compared, obtaining an estimation of the
degrees of severity of damage to the vegetation in the study area
spa
info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Suelos - Erosión
Aplicación de teledetección para estimación de severidad post-incendio
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis