Reconocimiento de zonas de cultivo de café a partir de imágenes satelitales utilizando aprendizaje de máquina

En este trabajo de grado se evalúan dos estrategias de diseño de modelos de clasificación de imágenes basados en aprendizaje profundo, aplicado a “Brazilian coffee scenes”, correspondiente con imágenes satelitales. El objetivo es determinar en qué imágenes satelitales se tiene presencia de cultivo de café, utilizando modelos diseñados por AutoML, o por transferencia de aprendizaje. Al finalizar la investigación, se comparan los resultados de las mejores soluciones, en términos de accuracy, obtenidas por cada estrategia de diseño, y se selecciona el mejor modelo de los evaluados en esta investigación.

• Autores: Alarcón Alarcón, Gabriel Eduardo
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad Militar Nueva Granada
• Repositorio: Repositorio UMNG
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/43994
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10654/43994
• Palabra clave: CAFE - CULTIVO; PROCESAMIENTO DE IMAGENES; Deep learning; coffee crops; remote sensing; transfer learning; AutoML; Brazilian coffee scenes; Aprendizaje profundo; cultivos de café; teledetección; transferencia de aprendizaje; AutoML; Brazilian coffee scenes
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/