Plugin machine learning para QGIS 3.x para la clasificación de imágenes satelitales

Las herramientas que realizan la clasificación de imágenes satelitales basados en diferentes algoritmos de Machine Learning son extremadamente costosos y de difícil acceso (software comercial), los cuales tienden a ser muy especializados. Debido a esto, conseguir una herramienta o software libre con...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/33618
Palabra clave:
Python 3
Complemento para QGIS
Bosques aleatorios
Máquinas de soporte vectorial
Aprendizaje automático
K-vecinos más cercanos
Especialización en Sistemas de Información Geográfica -- Tesis y disertaciones académicas
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Sistemas de información geográfica
Imágenes de detección a distancia - Clasificación
Python (Lenguaje de programación de computadores)
QGIS plugins
Random forest
Support vector machines
Machine learning
K-nearest neighbors
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License
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description Las herramientas que realizan la clasificación de imágenes satelitales basados en diferentes algoritmos de Machine Learning son extremadamente costosos y de difícil acceso (software comercial), los cuales tienden a ser muy especializados. Debido a esto, conseguir una herramienta o software libre con indicadores de calidad similares a los obtenidos en software comercial supone un reto tecnológico. Así pues, se presenta el desarrollo de un plugin para el sofware QGIS (MLClassImage Plugin), que realiza clasificación de imágenes satelitales, a partir de los siguientes algoritmos: KNN, Random Forest y Máquinas de soporte vectorial (SVM). Dentro del mismo, el usuario podrá manipular los parámetros de cada uno de los algoritmos para así seleccionar el modelo que mejor se ajuste a la clasificación requerida de acuerdo con la interpretación a los resultados obtenidos.
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Dentro del mismo, el usuario podrá manipular los parámetros de cada uno de los algoritmos para así seleccionar el modelo que mejor se ajuste a la clasificación requerida de acuerdo con la interpretación a los resultados obtenidos.The tools that perform the classification of satellite images based on different Machine Learning algorithms are extremely expensive and difficult to access (commercial software), which are very specialized. Due to this, obtaining a free tool or software with quality indicators similar to those obtained in commercial software is a technological challenge. Thus, the development of a plugin for the QGIS software (MLClassImage Plugin) is presented, which performs satellite image classification, based on the following algorithms: KNN, Random Forest and Support Vector Machines (SVM). Within it, the user will be able to manipulate the parameters of each of the algorithms in order to select the model that best fits the required classification according to the interpretation of the results obtained.pdfspaAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Python 3Complemento para QGISBosques aleatoriosMáquinas de soporte vectorialAprendizaje automáticoK-vecinos más cercanosEspecialización en Sistemas de Información Geográfica -- Tesis y disertaciones académicasAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Sistemas de información geográficaImágenes de detección a distancia - ClasificaciónPython (Lenguaje de programación de computadores)QGIS pluginsRandom forestSupport vector machinesMachine learningK-nearest neighborsPlugin machine learning para QGIS 3.x para la clasificación de imágenes satelitalesMachine learning plugin for QGIS 3.x for satellite image classificationbachelorThesisMonografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILRuizFernandezMarlonRicardo&PiraquiveGambaMichaelAndres2022.pdf.jpgRuizFernandezMarlonRicardo&PiraquiveGambaMichaelAndres2022.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7124http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/33618/5/RuizFernandezMarlonRicardo%26PiraquiveGambaMichaelAndres2022.pdf.jpgf97185e068cda57d26e2beeb1c9ef873MD55open accessLicencia de Uso y Publicación.pdf.jpgLicencia de Uso y Publicación.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg13189http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/33618/6/Licencia%20de%20Uso%20y%20Publicaci%c3%b3n.pdf.jpgf1d03d33bad7e8ddec977e0a67467e38MD56open accessORIGINALRuizFernandezMarlonRicardo&PiraquiveGambaMichaelAndres2022.pdfRuizFernandezMarlonRicardo&PiraquiveGambaMichaelAndres2022.pdfTrabajo de grado especialización 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