Deep Learning en agricultura: conceptos y aplicaciones en la identificación de cultivos sobre imágenes satelitales
Esta tesis aborda el desafío de optimizar la agricultura utilizando técnicas de Deep Learning para la clasificación de cultivos en imágenes satelitales de Sentinel 1 y Sentinel 2, enfocándose en la región de Colombia. Frente a la creciente demanda de alimentos y el cambio climático, se desarrolla un...
- Autores:
-
Gamez Abril, Kevin Steven
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
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- Acceso en línea:
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Esta tesis aborda el desafío de optimizar la agricultura utilizando técnicas de Deep Learning para la clasificación de cultivos en imágenes satelitales de Sentinel 1 y Sentinel 2, enfocándose en la región de Colombia. Frente a la creciente demanda de alimentos y el cambio climático, se desarrolla un modelo avanzado para mejorar la gestión de recursos agrícolas y la productividad. El estudio comienza con un análisis exhaustivo del estado del arte en la identificación de zonas cultivadas mediante Deep Learning, destacando la necesidad de optimizar el uso de recursos como agua y fertilizantes. Se implementa un modelo basado en la arquitectura DeepLab V3+ con ajustes en MobileNet V3 y ResNet50, para clasificar cultivos de palma de aceite en Colombia. Se emplean estrategias como transferencia de aprendizaje y ajuste fino, utilizando modelos pre entrenados para acelerar el entrenamiento. El diseño metodológico se divide en tres fases: modelado, implementación y validación. Se evalúan métricas de desempeño y se analizan limitaciones, especialmente en la detección de áreas recién despejadas y plantaciones jóvenes. Los resultados muestran una alta precisión del modelo en la clasificación de cultivos de palma de aceite, destacando su eficacia y potencial para aplicaciones prácticas en la gestión agrícola. Se concluye la superioridad del Deep Learning sobre métodos tradicionales, sugiriendo futuras mejoras y ampliación del estudio a otros cultivos y condiciones geográficas. |
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Se implementa un modelo basado en la arquitectura DeepLab V3+ con ajustes en MobileNet V3 y ResNet50, para clasificar cultivos de palma de aceite en Colombia. Se emplean estrategias como transferencia de aprendizaje y ajuste fino, utilizando modelos pre entrenados para acelerar el entrenamiento. El diseño metodológico se divide en tres fases: modelado, implementación y validación. Se evalúan métricas de desempeño y se analizan limitaciones, especialmente en la detección de áreas recién despejadas y plantaciones jóvenes. Los resultados muestran una alta precisión del modelo en la clasificación de cultivos de palma de aceite, destacando su eficacia y potencial para aplicaciones prácticas en la gestión agrícola. Se concluye la superioridad del Deep Learning sobre métodos tradicionales, sugiriendo futuras mejoras y ampliación del estudio a otros cultivos y condiciones geográficas.This thesis addresses the challenge of optimizing agriculture through the use of Deep Learning techniques for crop classification in Sentinel 1 and Sentinel 2 satellite images, focusing on the region of Colombia. In response to the increasing demand for food and climate change, an advanced model is developed to improve agricultural resource management and productivity. The study begins with a comprehensive analysis of the state of the art in identifying cultivated areas using Deep Learning, highlighting the need to optimize the use of resources such as water and fertilizers. A model based on the DeepLab V3+ architecture with adjustments in MobileNet V3 and ResNet50 is implemented to classify oil palm crops in Colombia. Strategies such as transfer learning and fine-tuning are employed, using pretrained models to accelerate training. The methodological design is divided into three phases: modeling, implementation, and validation. Performance metrics are evaluated, and limitations are analyzed, especially in detecting newly cleared areas and young plantations. The results show the model's high accuracy in classifying oil palm crops, underscoring its effectiveness and potential for practical applications in agricultural management. The study concludes with the superiority of Deep Learning over traditional methods and suggests future improvements and expansion of the study to other crops and geographical conditions.Ingeniero de Sistemas y ComputaciónPregrado57 páginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería de Sistemas y ComputaciónFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Sistemas y ComputaciónAttribution 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Deep Learning en agricultura: conceptos y aplicaciones en la identificación de cultivos sobre 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/TPDeep LearningImágenes satelitalesClasificación de cultivosagriculturaMisiones SentinelGestión de recursosProductividad agrícolaSensores remotosIngenieríaBejarano, J. A. (1980). Los estudios sobre la historia del café en Colombia. Cuadernos de Economía, 1(2), 115–140. https://revistas.unal.edu.co/index.php/ceconomia/article/view/19063Boryan, C., Yang, Z., Mueller, R., & Craig, M. (2011). Monitoring US agriculture: the US Department of Agriculture, National Agricultural Statistics Service, Cropland Data Layer Program. http://dx.doi.org/10.1080/10106049.2011.562309, 26(5), 341–358. https://doi.org/10.1080/10106049.2011.562309Chen, H., Wang, Y., Guo, T., Xu, C., Deng, Y., Liu, Z., Ma, S., Xu, C., Xu, C., & Gao, W. (2021). Pre-Trained Image Processing Transformer (pp. 12299–12310).Chen, L.-C., Papandreou, G., Kokkinos, I., Murphy, K., & Yuille, A. L. (2016). DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs. http://arxiv.org/abs/1606.00915Chen, L.-C., Papandreou, G., Schroff, F., & Adam, H. (2017). 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Remote Sensing, 13(12). https://doi.org/10.3390/rs13122352Goyal S. (2021). Evaluation Metrics for Classification Models. https://medium.com/analytics-vidhya/evaluation-metrics-for-classification-models-e2f0d8009d69Guo, Y., Liu, Y., Georgiou, T., & Lew, M. S. (2018). A review of semantic segmentation using deep neural networks. International Journal of Multimedia Information Retrieval, 7(2), 87–93. https://doi.org/10.1007/S13735-017-0141-Z/FIGURES/3Hu, K., Wang, Z., Coleman, G., Bender, A., Yao, T., Zeng, S., Song, D., Schumann, A., & Walsh, M. (2021). Deep Learning Techniques for In-Crop Weed Identification: A Review.Junguito, R., Perfetti, J. J., & Becerra, A. (2014). Desarrollo de la agricultura colombiana. Cuadernos de Fedesarrollo. https://ideas.repec.org/p/col/000439/011565.htmlMartello, M., Molin, J. P., Wei, M. C. F., Canal Filho, R., & Nicoletti, J. V. M. (2022). Coffee-Yield Estimation Using High-Resolution Time-Series Satellite Images and Machine Learning. 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