Análisis de imágenes de sensado remoto para la detección de cultivos de coca

Los problemas sociales y de orden público que el narcotráfico, en países como Colombia, trae consigo, dificultan enormemente el sensado de los cultivos de coca que existen. Métodos terrestres no son opciones para obtener información veraz, puesto que todos actores que protegen la producción de coca impiden esto. Así pues, el sensado remoto de cultivos se convierte en una poderosa herramienta para conocer la dimensión real de la producción de coca. Uno de los métodos de sensado remoto es el hecho mediante imágenes satelitales, lo que este proyecto plantea desarrollar es un sistema de sensado y análisis remoto de imágenes satelitales que pueda determinar sí, en un área específica dentro de una imagen satelital, hay o no cultivos de coca. Finalmente compilar este proyecto en una implementación de fácil uso, que pueda ser la base para la implementación de futuros, y más sofisticados, sistemas de sensado y monitoreo de cultivos de coca. Se entrenaron 3 tipos de clasificadores, con diferentes técnicas de entrenamiento supervisadas, de la cual el que obtuvo el mejor resultado, logró un 72.5 % de aciertos al momento de clasificar cultivos de coca, haciendo uso de la técnica Random Forest.

• Autores: Vargas Yandy, Rubén Darío
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Pontificia Universidad Javeriana Cali
• Repositorio: Vitela
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:vitela.javerianacali.edu.co:11522/2362
• Acceso en línea: https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2362
• Palabra clave: Detección de cultivos de coca; Sensado remoto; imágenes satelitales; Análisis de imágenes de coca; Clasificadores de cultivos
• License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/