Análisis de imágenes satelitales para la clasificación de ecosistemas en predios

Abstract
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.
Description
item.page.descriptioneng
The applied project focuses on the segmentation of satellite images of properties to identify ecosystems. It addresses the problem of the manual labor required to segment areas in images, especially in the development of carbon offset projects. A functional algorithm was developed that allows researchers to efficiently segment large areas of land, reducing the time required for this task. The results obtained allow the automation of the segmentation process, particularly for green areas and water bodies, enabling the evaluation of their extent. Potential applications of this project include environmental research, land-use planning, and natural resource management.
Keywords
Imágenes, Monitoreo de ecosistemas, Segmentación, Imágenes satelitales, Clasificación, Aprendizaje automático, Redes neuronales, Segmentación u-net, Backbone, Conservación ambiental, Imagery, Ecosystem monitoring, Segmentation, Satellite imagery, Classification, Machine learning, Neural networks, U-net segmentation, Environmental conservation
Citation