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    Estimación de la tasa de recuperación de la vegetación tras incendios forestales mediante imágenes satelitales y machine learning
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Cartagena Martínez, Milton; Sáenz Hernández, Germán Darío; Solano Correa, Yady Tatiana; Patiño Velasco, Mario Milver
    El presente proyecto tuvo como objetivo estimar la tasa de recuperación vegetal en áreas afectadas por incendios forestales en las regiones de Caquetá y Tolima, las cuales presentan condiciones climáticas diversas influenciadas por el fenómeno de El Niño Oscilación del Sur (ENOS). Se desarrolló un modelo que utiliza imágenes satelitales de Sentinel-2, FACSAT-2 y de sensores Aerotransportados, empleando técnicas de entrenamiento supervisado y redes neuronales con el objetivo de detectar áreas afectadas por incendios y llevar a cabo análisis temporales, por lo tanto, se incorporaron variables climáticas relevantes en la recuperación vegetal, tales como la temperatura y la precipitación. Una vez detectada la zona de interés se aplicó una versión optimizada del algoritmo Gradient Boosting con histogramas (HGB) que permiten mejorar la eficiencia en la estimación de la recuperación vegetal en las zonas seleccionadas debido a su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos, los resultados fueron visualizados en un tablero de dashboard de power BI para conocer los tiempos estimados de la tasa de recuperación en las dos zonas de estudio planteadas en este proyecto.