Browsing by Subject "Satellite imagery"

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    Análisis de imágenes satelitales para la clasificación de ecosistemas en predios
    (Pontificia Universidad Javariana Cali, 2024) Quiroz Moscarella, Roberto Enrique; Santos Peñuela, Francisco José; Castaño Idárraga, Omar Andrés
    El proyecto aplicado se centra en la segmentación de imágenes satelitales de predios para identificar ecosistemas. Aborda la problemática del trabajo manual requerido para segmentar zonas en imágenes, especialmente en la elaboración de proyectos de bonos de carbono. Se desarrolló un algoritmo funcional que permita a los investigadores segmentar grandes extensiones de tierra de manera eficiente, reduciendo el tiempo necesario para esta tarea. Los resultados obtenidos permiten la automatización del proceso de segmentación, particularmente sobre zonas verdes y cuerpos de agua permitiendo la evaluación de su extensión. Las posibles aplicaciones de este proyecto abarcan la investigación ambiental, la planificación del uso del suelo y la gestión de recursos naturales.
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    Modelo de predicción de precipitación acumulada para un departamento de Colombia por medio de la implementación de redes neuronales recurrentes (LSTM) e integración de datos satelitales
    (Pontificia Universidad Javariana Cali, 2024) Gómez Sepúlveda, Jorge Iván; Lafaurie Suárez, Jonathan Andrés; María Camila, Mendoza García; Arango Londoño, David
    Este proyecto se enfoca en la predicción de la precipitación acumulada en el departamento del Valle del Cauca en Colombia, catalogada como una región que está altamente influenciada por factores climáticos variables dada su geografía y la ocurrencia de fenómenos temporales como “La Niña” o “El Niño”, los cuales generan cambios en los niveles de precipitación y afectan significativamente diversos sectores como la agricultura, la ganadería, el transporte y la economía en general. Dado esto, se desarrolla un modelo predictivo que hace uso de redes neuronales recurrentes (LSTM), a partir de información de precipitación observada (medidas terrestres) y satelital. Este enfoque, permite superar los limitantes de otros métodos convencionales de series de tiempo y, de esta forma, mejorar la precisión y el rendimiento de los modelos actuales. Los objetivos específicos en este proyecto incluyen factores como la selección del departamento más idóneo para la investigación, el análisis temporal y espacial de la base de datos empleada para el estudio, la instauración y evaluación del modelo LSTM y la comparación con otros modelos tradicionales de series de tiempo. Todo esto, está encaminado para el desarrollo de un modelo de predicción que logre estimaciones de la precipitación semanal acumulada. El proyecto, tiene como valor agregado la integración de información satelital por medio del procesamiento de imágenes satelitales y su potencial, radica en su aplicación en futuras investigaciones que puedan convertirla en un recurso valioso para diferentes agentes y autoridades relacionadas con el clima y la meteorología. Además, se aspira a que pueda escalarse hacia otras regiones del país, contribuyendo al manejo adecuado de recursos y la planificación meteorológica
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    Modelo de predicción de precipitación acumulada para un departamento de Colombia por medio de la implementación de redes neuronales recurrentes (LSTM) e integración de datos satelitales.
    (Pontificia Universidad Javariana Cali, 2024) Mendoza García, María Camila; Lafaurie Suárez, Jonathan Andrés; Gómez Sepúlveda, Jorge Iván; Arango Londoño, David
    Este proyecto se enfoca en la predicción de la precipitación acumulada en el departamento del Valle del Cauca en Colombia, catalogada como una región que está altamente influenciada por factores climáticos variables dada su geografía y la ocurrencia de fenómenos temporales como “La Niña” o “El Niño”, los cuales generan cambios en los niveles de precipitación y afectan significativamente diversos sectores como la agricultura, la ganadería, el transporte y la economía en general. Dado esto, se desarrolla un modelo predictivo que hace uso de redes neuronales recurrentes (LSTM), a partir de información de precipitación observada (medidas terrestres) y satelital. Este enfoque, permite superar los limitantes de otros métodos convencionales de series de tiempo y, de esta forma, mejorar la precisión y el rendimiento de los modelos actuales. Los objetivos específicos en este proyecto incluyen factores como la selección del departamento más idóneo para la investigación, el análisis temporal y espacial de la base de datos empleada para el estudio, la instauración y evaluación del modelo LSTM y la comparación con otros modelos tradicionales de series de tiempo. Todo esto, está encaminado para el desarrollo de un modelo de predicción que logre estimaciones de la precipitación semanal acumulada. El proyecto, tiene como valor agregado la integración de información satelital por medio del procesamiento de imágenes satelitales y su potencial, radica en su aplicación en futuras investigaciones que puedan convertirla en un recurso valioso para diferentes agentes y autoridades relacionadas con el clima y la meteorología. Además, se aspira a que pueda escalarse hacia otras regiones del país, contribuyendo al manejo adecuado de recursos y la planificación meteorológica.