RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Clasificación automática de imágenes del cielo mediante Inteligencia Artificial
A1 Marcos Garrachón, Víctor
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
K1 Inteligencia Artificial
K1 Deep Learning
K1 Redes neuronales convolucionales
K1 Clima
AB Conocer la cobertura nubosa es de gran importancia para realizar estudios del clima. Es por ello que a lo largo de este Trabajo Fin de Grado se desarrollará un algoritmo de Deep Learning para automatizar el proceso de clasificación de imágenes del cielo según el número de octas. En primer lugar, se introducen conceptos como las diferentes capas de la atmósfera, algunas propiedades físicas de la misma, los gases que la componen, los aerosoles atmosféricos y las nubes. Posteriormente se introducen conceptos teóricos sobre la Inteligencia Artificialy más concretamente sobre las redes neuronales y en particular sobre las Redes Neuronales Convolucionales. A continuación se muestra el procedimiento que se llevó a cabo: clasificación manual de imágenes, separación de imágenes en los conjuntos de entrenamiento, validación y test y por último se indica la arquitectura de la Red Neuronal utilizada. En el último apartado se desarrolla un análisis estadístico de los resultados obtenidos por la Red Neuronal.
YR 2024
FD 2024
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/70970
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/70970
LA spa
NO Departamento de Física Teórica, Atómica y Óptica
DS UVaDOC
RD 18-dic-2024