Paradigmas de aprendizaje automático aplicados a la teledetección: imágenes RGB e imágenes multiespectrales.
Fecha
2019-07-10Autor
Calvario Sánchez, Gabriela
Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
La tendencia actual en el uso de sensores para recopilar datos georreferenciados con una alta redundancia, se basa en la aplicación de métodos robustos y automatizados para extraer información geoespacial. Los resultados derivan en un cambio de paradigmas en tecnologías geoespaciales, que hasta este momento no han generado un límite en su aplicación. Sumado a ello, los avances en tecnologías sobre ordenadores, aprendizaje máquina, detección de patrones y visión computacional muestran una clara tendencia a la generación de estudios avanzados sobre imágenes, lo cual impulsa a la investigación de la información geoespacial con un progreso exponencial.El presente trabajo realiza un recorrido sobre paradigmas de aprendizaje automático aplicados en imágenes aéreas (RGB) y satelitales (multiespectrales), metodologías que han sido aplicadas en campo con interesantes resultados.