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Comparación de métodos de aprendizaje automático para la estimación de parámetros biofísicos sobre cultivos específicos y genéricos a partir de imágenes de satélite Landsat-8

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Comparación de métodos de aprendizaje automático para la estimación de parámetros biofísicos sobre cultivos específicos y genéricos a partir de imágenes de satélite Landsat-8

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dc.contributor.advisor Vidal Pantaleoni, Ana es_ES
dc.contributor.advisor Camacho de Coca, Fernando es_ES
dc.contributor.author Fuster Ochando, Beatriz es_ES
dc.date.accessioned 2017-12-02T15:55:24Z
dc.date.available 2017-12-02T15:55:24Z
dc.date.created 2017-09-26
dc.date.issued 2017-12-02 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/91811
dc.description.abstract El proyecto se enmarca en el contexto del programa europeo de observación de la Tierra (Copernicus), concretamente en el proyecto FP7 ImagineS (Implementation of Multi-scale Agricultural Indicators Exploiting Sentinels) cuyo objetivo fue preparar algoritmos e indicadores para la explotación de los datos Sentinel del programa Copernicus aplicado a la agricultura. En este proyecto utilizaremos inicialmente imágenes de satélite Landsat-8 del periodo 2013-2016 coincidiendo con el periodo de medidas in-situ del proyecto ImagineS, para aplicar los resultados en un futuro a imágenes de satélite Sentinel-2 que tendrán una frecuencia mayor y que también son de libre acceso. La monitorización de los parámetros biofísicos de la cubierta vegetal es un elemento esencial para el estudio de la evolución de cultivos, de manera que se puedan observar los cambios producidos y anticipar las acciones a realizar, tales como la irrigación. En este proyecto se propone estimar las variables biofísicas LAI, FAPAR y FCOVER de zonas agrícolas a partir de imágenes proporcionadas por Landsat-8. En los últimos años, los métodos de aprendizaje automático han alcanzado gran proyección en el campo de la teledetección, con considerables ventajas como el aprendizaje de patrones complejos, proporcionando soluciones robustas en presencia de datos incompletos o poco precisos. En el presente proyecto exploraremos dos metodologías basadas en aprendizaje automático. En primer lugar, un método genérico en el que se realizará el entrenamiento a partir de todos los datos de campo en conjunto, o a partir de modelos de transferencia radiativa que simulan la respuesta espectral de la imagen de satélite en función de los parámetros biofísicos de interés. En segundo lugar, realizaremos un método específico en el cual exploraremos el resultado de realizar el entrenamiento a partir de ciertos cultivos específicos utilizando información de campo. Todo ello se llevará a cabo con distintos métodos de aprendizaje automático como son las redes neuronales, los procesos gaussianos, o los mínimos cuadrados ordinarios. Finalmente, se compararán los resultados obtenidos mediante los dos métodos anteriores (genérico y específico), y mediante los diferentes métodos de aprendizaje automático, y se discutirá cual es el método que genera mejores resultados. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Teledetección es_ES
dc.subject redes neuronales es_ES
dc.subject Observación de la Tierra es_ES
dc.subject.classification TEORIA DE LA SEÑAL Y COMUNICACIONES es_ES
dc.subject.other Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación-Màster Universitari en Enginyeria de Telecomunicació es_ES
dc.title Comparación de métodos de aprendizaje automático para la estimación de parámetros biofísicos sobre cultivos específicos y genéricos a partir de imágenes de satélite Landsat-8 es_ES
dc.type Tesis de máster es_ES
dc.rights.accessRights Cerrado es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación - Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Telecomunicació es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Comunicaciones - Departament de Comunicacions es_ES
dc.description.bibliographicCitation Fuster Ochando, B. (2017). Comparación de métodos de aprendizaje automático para la estimación de parámetros biofísicos sobre cultivos específicos y genéricos a partir de imágenes de satélite Landsat-8. http://hdl.handle.net/10251/91811 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\59213 es_ES


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