Castaño Idárraga, Omar AndrésQuiroz Moscarella, Roberto EnriqueSantos Peñuela, Francisco José2025-03-142025-03-142024http://hdl.handle.net/11522/4630El 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.60 p.application/pdfspaImágenesMonitoreo de ecosistemasSegmentaciónImágenes satelitalesClasificaciónAprendizaje automáticoRedes neuronalesSegmentación u-netBackboneConservación ambientalImageryEcosystem monitoringSegmentationSatellite imageryClassificationMachine learningNeural networksU-net segmentationEnvironmental conservationhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcchttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2