Segmentación semántica de imágenes aéreas para la clasificación de cultivos
Se realiza un estudio del estado del arte de la clasificación de cultivos, de los métodos de obtención de imágenes aéreas así como de los métodos de clasificación mas utilizados. Finalmente se generan dos conjuntos de datos realistas para su evaluación con las redes de segmentación semántica mas rel...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Oviedo (UNIOVI) |
| Repositorio: | RUO. Repositorio Institucional de la Universidad de Oviedo |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:digibuo.uniovi.es:10651/58149 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10651/58149 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | redes neuronales cnn segmentación semántica clasificación de cultivos unet deeplab sentinel pnoa |
| Sumario: | Se realiza un estudio del estado del arte de la clasificación de cultivos, de los métodos de obtención de imágenes aéreas así como de los métodos de clasificación mas utilizados. Finalmente se generan dos conjuntos de datos realistas para su evaluación con las redes de segmentación semántica mas relevantes del campo así como su posible despliegue para la inferencia de los modelos generados. |
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