Implementación de una red neuronal para la clasificación de coberturas terrestres en imágenes MODIS
Autor
Barrero Vélez, Juan Pablo
Giraldo Bustamante, Luisa Fernanda
Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
Ubicación en Biblioteca USB Medellín (San Benito): CD-2860t.-- Grupo de Investigación: Modelamiento y Simulación Computacional .-- Área: Sistemas de Información.-- Tema: Redes Neuronales Los procesos de cambio climático han llamado obligatoriamente la atención de la ciencia en las últimas décadas, situaciones como la deforestación, la recesión de los glaciares, las inundaciones, las variaciones drásticas en la temperatura de algunos sitios de la tierra, son temas de gran importancia en los diferentes foros ambientalistas llevados a cabo alrededor del mundo. De aquí se desprendió la necesidad de realizar estudios más minuciosos de la dinámica climática global a partir de las tecnologías existentes, específicamente las enfocadas a la percepción remota. El propósito de esta investigación es efectuar una red neuronal que permita clasificar diferentes coberturas terrestres, mediante la implementación de un algoritmo matemático en ENVI, un software que permite la manipulación, análisis e interpretación de imágenes de satélite, para el caso de este trabajo imágenes MODIS, que se especializan en el monitoreo medioambiental de agua, suelo y atmosfera. Mediante esta investigación se pretende dar un avance en los métodos de clasificación de uso y coberturas, automatizando más este tipo procesos, de tal manera que se logren obtener productos cartográficos clasificados en menos tiempo que el actual y con calidades óptimas.