Utilización de técnicas de aprendizaje automático para la detección de áreas de cultivos anegadas con imágenes satelitales | Trabajo Especial de la Licenciatura en Física

Directores: Lic. Jorge RUBIO, Lic Pedro PURY

Resumen: En este Trabajo Especial se da un punto de vista desde la Física a la distinción vía satélite de un campo inundado de uno no inundado. Se compone de dos grandes partes: en la primera (capítulos 1 y 2) se define el sistema a estudiar, el cual está conformado por campos de cultivo en la zona de la Pampa Húmeda Argentina. Luego, a través de las reflectancias obtenidas en laboratorio de diferentes plantas y tierras, se obtienen características de la reflectancia que tiene el sistema en su conjunto. Esto es corroborado por dos conjuntos de datos, cada uno creado por diferentes profesionales en la clasificación de campos inundados a través de imágenes satelitales. En la segunda parte (capítulos 3, 4 y 5), se utilizan algunos métodos de aprendizaje automático para la clasificación, realizando varias pruebas para determinar cuál es el más consistente ante cambios en el conjunto de entrenamiento (variando qué datos de un conjunto se utilizan en el conjunto de entrenamiento), y también ante cambios en el sesgo, es decir, usar una parte del conjunto del profesional A para entrenar un método de aprendizaje automático y luego predecir el conjunto hecho por el profesional B. Para ello se utiliza como métrica La Métrica, que se define al inicio de la sección Resultados. Para los conjuntos de datos utilizados, se observa que esta métrica genera un efecto suavizante sobre el comportamiento de la desviación estándar y el valor promedio de cada método, permitiendo obtener, según los conjuntos de este trabajo, comportamientos intrínsecos para cada método de aprendizaje automático, referentes al sistema en estudio, además de facilitar la comparación entre diferentes métodos.