Desarrollo de modelos de aprendizaje profundo para la detección de indicadores de deforestación en Colombia usando imágenes satelitales e información pública
El presente trabajo de grado se enfoca en el uso de herramientas computacionales y técnicas de inteligencia artificial para apoyar el monitoreo y la vigilancia del territorio colombiano, con el objetivo de combatir la deforestación, la destrucción de ecosistemas y la pérdida de biodiversidad. Para e...
- Autores:
-
Torres Revelo, José David
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Autónoma de Occidente
- Repositorio:
- RED: Repositorio Educativo Digital UAO
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:red.uao.edu.co:10614/14979
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10614/14979
https://red.uao.edu.co/
- Palabra clave:
- Ingeniería Mecatrónica
Aprendizaje profundo (Aprendizaje automático)
Redes neuronales (Computadores)
Deforestación
Vigilancia electrónica
Deep learning (Machine learning)
Neural networks (Computer science)
Deforestation
Electronic surveillance
Satellite imagery
Deforestation
Deep learning
Transfer learning
Convolutional neuronal networks
Imágenes satelitales
Deforestación
Aprendizaje profundo
Transferir aprendizaje
Redes neuronales convolucionales
- Rights
- openAccess
- License
- Derechos reservados - Universidad Autónoma de Occidente, 2023