Algoritmos de aprendizaje automático para clasificar zonas de inundación a partir de imágenes de radar de apertura sintética
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El uso de imágenes radar apertura sintética (SAR) representa unafuente valiosa información para caracterizar regiones geográficas susceptibles inundaciones, como en el sureste México, ya que éstas no son sensibles a condiciones nubosidad y/u oscuridad. En estainvestigación se presenta una metodología identificar cuerpos agua región del México. Se aplicaron tres algoritmosde aprendizaje automático: bosque aleatorio (RF), potenciación delgradiente (GB) y máquina soporte vectorial (SVM) clasificar las clases objetivo A: agua, áreas inundadas agua; I: infraestructura urbana y/o suelo desnudo, V: vegetación partir SAR. La imagen SAR utilizada cubre zona geográficaproyectada UTM Zona 15 Norte WGS84, localizada los estados Tabasco Chiapas, la cual fue preprocesada disminuir errores imagen. Los modelos RF, GB SVM implementaron lenguaje Python,que fueron entrenados probados predicción base datos 12 000 muestras, con valores amplitud modelo RF obtuvo precisión global clasificación (푃푃푃푃) 0.979(+/-0.003); obtuvo푃푃푃푃= 0.979(+/-0.003), SVM푃푃푃푃 = 0.974(+/-0.005).Los obtuvieron un valor F1_score superior 0.99 parapredecir clase A; clasificador 퐴퐴퐴퐴퐴퐴 1 evaluadas. Este estudio permite mostrar potencial satelitales alto desempeño automático e así resaltar su importancia estudios posibles impactos inundaciones
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ژورنال
عنوان ژورنال: Tecnología y ciencias del agua
سال: 2023
ISSN: ['2007-2422']
DOI: https://doi.org/10.24850/j-tyca-14-04-03