Deep learning para clasificación automática de cobertura de suelo en imágenes satelitales

La clasificación de cobertura de suelo es importante para estudios de cambio climático y monitoreo de ecosistemas. Los métodos convencionales de clasificación de coberturas se realizan mediante la interpretación visual de imágenes satelitales y programas como PCI Geomatics, los cuales requieren de t...

Full description

Autores:
Forero Roa, Ana Maria
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/70909
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/70909
Palabra clave:
Cobertura de suelo
Sentinel-2
Redes neuronales convolucionales
Teledetección
Deep learning
Geociencias
Rights
openAccess
License
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description La clasificación de cobertura de suelo es importante para estudios de cambio climático y monitoreo de ecosistemas. Los métodos convencionales de clasificación de coberturas se realizan mediante la interpretación visual de imágenes satelitales y programas como PCI Geomatics, los cuales requieren de tiempo y pueden llegar a ser imprecisos. Implementar métodos computacionales permite generar clasificaciones de coberturas en imágenes satelitales de manera automática, rápida y precisa. En este proyecto se desarrolla un método de aprendizaje autónomo basado en redes neuronales (Deep Learning) para la clasificación automática de coberturas del suelo a partir de imágenes satelitales de Sentinel-2. La red Neuronal desarrollada en el presente trabajo fue entrenada y validada a partir de una base de datos de 27000 pequeñas imágenes satelitales (64x64 pixeles) del centro alemán de investigación de inteligencia artificial clasificadas en 10 categorías. Los resultados obtenidos del porcentaje de exactitud fueron del 97.66% al 99.01% en entrenamiento y 97.6790% en validación; para la clasificación de: Lago, Rio, Residencial, Cultivos permanentes, pasto, industrial, carretera, vegetación herbácea, bosque y cosecha anual. Adicionalmente se realizó una etapa de prueba, en una imagen satelital completa de Sentinel-2 del área de Boyacá y Santander de Colombia (T18NXM grilla de Sentinel 2); y se realizó una comparación del resultado obtenido con el método desarrollado (red neuronal) y métodos tradicionales, como PCI Geomatics.
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En este proyecto se desarrolla un método de aprendizaje autónomo basado en redes neuronales (Deep Learning) para la clasificación automática de coberturas del suelo a partir de imágenes satelitales de Sentinel-2. La red Neuronal desarrollada en el presente trabajo fue entrenada y validada a partir de una base de datos de 27000 pequeñas imágenes satelitales (64x64 pixeles) del centro alemán de investigación de inteligencia artificial clasificadas en 10 categorías. Los resultados obtenidos del porcentaje de exactitud fueron del 97.66% al 99.01% en entrenamiento y 97.6790% en validación; para la clasificación de: Lago, Rio, Residencial, Cultivos permanentes, pasto, industrial, carretera, vegetación herbácea, bosque y cosecha anual. Adicionalmente se realizó una etapa de prueba, en una imagen satelital completa de Sentinel-2 del área de Boyacá y Santander de Colombia (T18NXM grilla de Sentinel 2); y se realizó una comparación del resultado obtenido con el método desarrollado (red neuronal) y métodos tradicionales, como PCI Geomatics.Land cover classification is important for climate change studies and ecosystem monitoring. Conventional coverage classification methods are performed through the visual interpretation of satellite imagery and programs such as PCI Geomatics, which are time-consuming and can become inaccurate. Implementing computational methods allows to generate coverage classifications in satellite images automatically, quickly, and accurately. This project develops an autonomous learning method based on neural networks (Deep Learning) for the automatic classification of land cover from satellite images of Sentinel 2. The neural network developed in the present work was trained and validated from a database of 27,000 small satellite images (64x64 pixels) of the German artificial intelligence research center classified into 10 categories. The results obtained from the percentage of accuracy were from 97.66% to 99.01% in training and 97.6790% in validation; for the classification of: Lake, River, Residential, Permanent crops, grass, industrial, road, herbaceous vegetation, forest, and annual harvest. Additionally, a test stage was carried out on a complete satellite image of sentinel 2 of the Boyacá and Santander area of Colombia (T18NXM Sentinel 2 grid); and a comparison of the result obtained was made with the developed method (neural network) and traditional methods, such as PCI Geomatics.GeocientíficoPregrado40 paginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesGeocienciasFacultad de CienciasDepartamento de Geocienciashttps://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Deep learning para clasificación automática de cobertura de suelo en imágenes satelitalesTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPCobertura de sueloSentinel-2Redes neuronales convolucionalesTeledetecciónDeep learningGeocienciasRau, J., Chen, L., Liu, J. y Wu, T. 2007. Dynamics monitoring and disaster assessment for watershed management using time-series satellite images, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 45 (6) 1641-1649.Solarte, H. 2018. ANÁLISIS DE DATOS APLICADO A IMÁGENES SATELITALES PARA CALCULAR LA DEFORESTACIÓN, Facultad de ingeniería maestría en ingeniería de sistemas. Bogotá D.C.Rodriguez, A., Solano, O, 2000. MAPA GEOLOGICO DEL DEPARTAMENTO DE BOYACA. Ministerio de minas y energía, Instituto colombiano de geología y mineríaVillarreal, H., Núñez, M., Zorro, W. y Pacheco, C, 2017. Plan de Manejo del Santuario de Fauna y Flora Iguaque. Parques Nacionales Naturales de Colombia.ArcGIS. Cuadrícula Sentinel 2 para Colombia. From: https://www.arcgis.com/home/webmap/viewer.html?webmap=a7e495eb51374d878caa7 098ea810d89&extent=-100.6913,-8.5482,-48.9237,18.0103EarthExplorer. Imagen satelital de Sentinel 2 con ID: L1C_T18NXM_A023760_20200109T152633, 2021. From: https://earthexplorer.usgs.gov/scene/metadata/full/5e83a42ca9977c30/9569999/Misnevs, Boriss & Yatskiv, Irina. (2016). Data Science: Professional Requirements and Competence Evaluation. Baltic Journal of Modern Computing. 4. 441-453.Sakhi L, Arnol S, Baquero J. (2019). Deep Learning aplicado a imágenes satelitales como herramienta de detección de Viviendas Sin Servicio de energía en el caserío Media Luna- Uribia-Guajira. Universidad Distrital Francisco Jose de Caldas https://repository.udistrital.edu.co/handle/11349/16030Suárez L, Arnol S, Jiménez L, Andrés F, Castro-Franco, Mauricio, & Cruz-Roa, Angel. (2017). Clasificación y mapeo automático de coberturas del suelo en imágenes satelitales utilizando Redes Neuronales Convolucionales. ORINOQUIA, 21(Suppl. 1), 64- 75. https://doi.org/10.22579/20112629.432S. Shalev-Schwartz, S. Ben-David.K.C, Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms. NY, USA: Cambridge University Press, 2014.The MathWorks, Inc. (2022). 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