Correas Naranjo, Luis

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    Detección de la línea de costa a partir de imágenes satelitales y algoritmos de aprendizaje profundo
    (Universitat Politècnica de València, 2023-09-05) Correas Naranjo, Luis; Palomar Vázquez, Jesús Manuel; Pastor Naranjo, Francisco; Departamento de Ingeniería Cartográfica Geodesia y Fotogrametría; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Geodésica, Cartográfica y Topográfica; Instituto Universitario de Investigación en Tecnología Centrada en el Ser Humano; Grupo de Cartografía Geoambiental y Teledetección
    [ES] El seguimiento y monitorización de la línea de costa a lo largo del tiempo ha sido un factor determinante para el desarrollo social y económico de la zona costera. El cambio climático, entre otros factores, ha provocado que este trabajo sea ya no importante, sino necesario teniendo en cuenta que, por ejemplo, el turismo en España supone aproximadamente un 10% del PIB, por lo que el seguimiento de la evolución de los sectores costeros es un factor fundamental en el desarrollo de esta actividad económica. El avance tecnológico y puesta en marcha de programas como Copernicus de observación de la tierra por parte de la Unión Europea en los últimos años, ha permitido el acceso de manera gratuita a datos obtenidos mediante observación por satélite, fomentando las investigaciones científicas, el avance tecnológico y la aplicación económica de medios más eficientes y productivos. Una de estas novedosas tecnologías es la inteligencia artificial. En este Trabajo Fin de Grado pretendo demostrar el enorme potencial que la IA, más concretamente el aprendizaje profundo, tiene en el procesamiento y análisis de imágenes obtenidas desde plataformas espaciales, como satélites, así como las grandes ventajas que tiene respecto de las técnicas tradicionales, mediante la creación de un modelo de red neuronal que sea capaz de detectar, de manera automática e instantánea, la línea de costa a partir de una imagen, sin necesidad de realizar ninguna otra operación, de forma que ayude a la mejora de los sistemas automáticos tradicionales (normalmente basados en la obtención de índices de agua). Algunas de las ventajas más importantes que proporciona el uso de esta tecnología son: · Escalabilidad: Las redes neuronales pueden procesar grandes cantidades de datos en paralelo, lo que las hace más eficientes para el procesamiento de grandes áreas y conjuntos de datos. · Flexibilidad: Las redes neuronales pueden ser entrenadas con diferentes tipos de datos, incluyendo imágenes satelitales de diferentes resoluciones y bandas espectrales. Esto permite una mayor flexibilidad en la detección de la línea de costa en diferentes condiciones. · Automatización: Una vez que se ha entrenado una red neuronal, puede ser utilizada para automatizar la detección de la línea de costa en nuevos conjuntos de datos, lo que ahorra tiempo y recursos. · Generalización: Las redes neuronales pueden generalizar la detección de la línea de costa a diferentes condiciones climáticas y geográficas, lo que las hace más robustas que los algoritmos de detección basados en reglas predefinidas.