Detección de monocultivos de palma de aceite en Colombia implementando un modelo de redes neuronales convolucionales a partir de imágenes satelitales
ilustraciones, diagramas, fotografías, mapas,
- Autores:
-
Carvajal Rivera, John David
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
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- Palabra clave:
- 620 - Ingeniería y operaciones afines
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Atribución-CompartirIgual 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Niño Vázquez, Luis Fernando24f377019c9c317e0a3a2d6dad69092fGutiérrez Torres, Juan Daviddf586559f9a00c9b9bee42b1d23f8159Carvajal Rivera, John David3852f4226b015fa1be77e9dba53e8c20laboratorio de Investigación en Sistemas Inteligentes Lisi2023-11-02T15:49:00Z2023-11-02T15:49:00Z2023https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/84860Universidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/ilustraciones, diagramas, fotografías, mapas,Palm oil is one of the most important crops in Colombia, with Colombia being the fourth largest producer of palm oil in the world. However, the monoculture of palm oil can have serious environmental consequences, such as deforestation and loss of biodiversity. Therefore, it is important to have tools that allow the detection of areas of palm oil monoculture. In this context, the use of satellite images is presented as an effective tool for the detection of palm oil monoculture on a large scale. In addition, the use of convolutional neural network models has been demonstrated as a very effective technique for image processing. In this research work, we propose to implement a convolutional neural network model for the detection of palm oil monocultures in Colombia using satellite images. It is expected that the implementation of this model will allow for precise and efficient detection of areas of palm oil monoculture, which can contribute to decision-making on land use and environmental conservation. (Texto tomado de la fuente)Colombia es un país privilegiado para el desarrollo de la agricultura por su ubicación geográfica y diferentes pisos térmicos, los cuales permiten que se realicen variedad de cultivos de diferentes productos. Entre los más relevantes se encuentra la palma de aceite, donde Colombia ocupa el cuarto lugar como productor mundial, y el primero en América. Sin embargo, los monocultivos, que son grandes extensiones de tierra dedicada al cultivo de una sola especie como lo es la palma de aceite traen consecuencias irreparables para el ecosistema como: la deforestación que pone en peligro la conservación del agua, la eliminación de la flora y la fauna, la propagación de inundaciones como el agravamiento de sequías en el territorio y zonas adyacentes, la erosión acelerada del suelo, la contaminación del agua por el uso de fertilizantes y la aparición de plagas por la ruptura del equilibrio ecológico , además de impactos socioambientales para la población rural , entre otros. Por lo tanto, es importante contar con herramientas que permitan la detección de áreas de monocultivo de palma de aceite. En este contexto, el uso de imágenes satelitales se presenta como una herramienta eficaz para la detección de monocultivos de palma de aceite a gran escala. Además, el uso de modelos de redes neuronales convolucionales se ha demostrado como una técnica muy efectiva para el procesamiento de estas imágenes. El propósito de este trabajo de investigación es implementar un modelo de redes neuronales convolucionales para la detección de monocultivos de palma de aceite en Colombia a partir de imágenes satelitales. Se obtuvieron resultados muy promisorios frente a lo esperado, incluso en imágenes que eran externas al entrenamiento del modelo que permitió una detección precisa y eficiente de áreas de monocultivo de palma de aceite en regiones de Colombia. Esto puede contribuir a la toma de decisiones en materia de uso y a la conservación del medio ambiente.MaestríaMagíster en Ingeniería - Ingeniería de Sistemas y ComputaciónPara el desarrollo y orientación de esta investigación se seleccionó la metodología SEMMA creada por el SAS Institute. Esta se define como el proceso de selección, exploración y modelado de grandes cantidades de datos para revelar patrones de negocio desconocidos. El nombre de esta terminología corresponde al acrónimo de las fases básicas del proceso: Sample (Muestreo), Explore (Exploración), Modify (Modificación), Model (Modelado) y Assess (Valoración).Sistemas inteligentesxv, 79 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaBogotá - Ingeniería - Maestría en Ingeniería - Ingeniería de Sistemas y ComputaciónFacultad de IngenieríaBogotá, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá620 - Ingeniería y operaciones afines600 - Tecnología (Ciencias aplicadas)630 - Agricultura y tecnologías relacionadasPalma de aceiteoil palmPalma africanaOil-palmRedes neuronales convolucionalesAprendizaje profundoImágenes satelitalesTransferencia de aprendizajeConvolutional neural networksDeep learningSatellite imageryTransfer LearningDetección de monocultivos de palma de aceite en Colombia implementando un modelo de redes neuronales convolucionales a partir de imágenes satelitalesDetection of oil palm monocultures in Colombia by implementing a convolutional neural network model from satellite imageTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMColombiaNiall McCarthy, “Which Countries Produce The Most Palm Oil?,” https://www.forbes.com/sites/niallmccarthy/2020/10/02/which-countries-produce-the-most-palm-oil-infographic/?sh=5011ecd51e42, Apr. 08, 2023.S. 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