Caracterización automática de terrenos para agricultura con redes neuronales convolucionales

Simple item page
dc.contributor.advisorPertuz Arroyo, Said David
dc.contributor.authorSuarez Flechas, Julio Roberto
dc.contributor.authorNaranjo Infante, Diego Andres
dc.contributor.evaluatorFajardo Ariza, Carlos Augusto
dc.contributor.evaluatorBarrero Pérez, Jaime Guillermo
dc.date.accessioned2023-03-14T13:16:59Z
dc.date.available2023-03-14T13:16:59Z
dc.date.created2023-03-10
dc.date.issued2023-03-10
dc.description.abstractEste documento presenta el diseño de un sistema para caracterizar automáticamente terrenos para agricultura mediante redes neuronales convolucionales. El proyecto propone brindar estimaciones de superficie en cuanto a tierras de cultivo, permitiendo clasificar, caracterizar y describir terrenos georreferenciados. Por medio de aprendizaje automático se realiza una clasificación supervisada de imágenes satelitales, con la arquitectura de una red neuronal convolucional, la cual se entrena usando imágenes ya caracterizadas por el departamento de agricultura de Estados Unidos (USDA). En cada capítulo se presenta uno de los procesos que se llevaron a cabo en el desarrollo del algoritmo para caracterizar automáticamente terrenos para agricultura con redes neuronales convolucionales. El primer proceso consiste en la creación de la base de datos con la cual se realizará el entrenamiento de la red neuronal. El segundo corresponde al diseño e implementación de la arquitectura de la red neuronal convolucional para identificar como mínimo cuatro tipos de terrenos, a partir de imágenes satelitales. Finalmente, se propone utilizar la red previamente entrenada, para evaluar su funcionamiento con imágenes satelitales de terrenos Colombianos.
dc.description.abstractenglishThis paper presents the design of a system to automatically characterize agricultural land using convolutional neural networks. The project proposes to provide surface estimations in terms of arable land, allowing to classify, characterize and describe georeferenced land. By means of machine learning, a supervised classification of satellite images is performed, with the architecture of a convolutional neural network, which is trained using images already characterized by the United States Department of Agriculture (USDA). Each chapter presents one of the processes that were carried out in the development of the algorithm to automatically characterize land for agriculture with convolutional neural networks. The first process consists of the creation of the database with which the training of the neural network will be carried out. The second corresponds to the design and implementation of the architecture of the convolutional neural network to identify at least four types of terrain from satellite images. Finally, it is proposed to use the previously trained network to evaluate its performance with satellite images of Colombian terrains.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Electrónico
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/12529
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Electrónica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectCaracterización automática
dc.subjectGoogle Earth Engine
dc.subjectimágenes cropland
dc.subjectimágenes satelitales
dc.subjectPython
dc.subjectredes neuronales convolucionales
dc.subject.keywordAutomatic characterization
dc.subject.keywordGoogle Earth Engine
dc.subject.keywordcropland imagery
dc.subject.keywordsatellite imagery
dc.subject.keywordPython
dc.subject.keywordconvolutional neural networks
dc.titleCaracterización automática de terrenos para agricultura con redes neuronales convolucionales
dc.title.englishAutomatic terrain mapping for agriculture with convolutional neural networks
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dspace.entity.type
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
No Thumbnail Available
Name:
Nota del proyecto.pdf
Size:
266.88 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
Carta de autorización.pdf
Size:
146.54 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
Documento.pdf
Size:
4.37 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
2.18 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description:
Download
Collections
Ingeniería Electrónica