Castaño Idárraga, Omar AndrésChía Bejarano, Jairo DavidCastaño Cardona, Nicolás2025-02-242025-02-242024http://hdl.handle.net/11522/4527El presente documento se centra en el planteamiento de un proyecto que se enfoca en el fenómeno global del rápido crecimiento urbano, donde la expansión de las ciudades surge de manera acelerada y con ella la necesidad e importancia de tener zonas verdes y espacios recreativos dentro de ellas. La falta de información precisa sobre la ubicación y extensión de estos espacios ha llevado a deficiencias en la planificación urbana; en respuesta a esta problemática, se propone la implementación de un modelo automático basado en Redes Neuronales Convolucionales (CNN) para la detección y clasificación de parques y canchas deportivas en imágenes satelitales urbanas. El objetivo fundamental es estimar la cantidad de áreas recreativas en diferentes zonas urbanas, proporcionando datos cruciales para respaldar políticas públicas de expansión y mejorar la calidad de vida en entornos urbanos. Con el fin de llevar a cabo este propósito, inicialmente se planteó el diseño y entrenamiento de un modelo de CNN que clasifica y cuenta estas áreas y espacios recreativos, para posteriormente evaluar y comparar la efectividad del modelo propuesto con modelos de clasificación. Los resultados esperados abarcan la exitosa implementación del modelo en un repositorio público, la creación de una documentación detallada del proceso, y el desarrollo de scripts que faciliten la replicabilidad del enfoque propuesto y de manera propositiva, la creación de una herramienta interactiva que facilite la implementación del modelo y los resultados obtenidos.93 p.application/pdfspaClasificaciónRedes NeuronalesImágenes SatelitalesAprendizaje profundoAprendizaje de máquinasClasificationNeural NetworksSatellite imagesDeep LearningMachine Learninghttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcchttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2