Implementación de redes neuronales artificiales y series temporales para la generación de productos de máscaras de nubes e imágenes modis.

Abstract

Las máscaras de nubes son productos que discriminan la cobertura nubosa presente en las imágenes satelitales, facilitando la interpretación y el análisis de las coberturas terrestres en diferentes estudios de teledetección espacial. Se han propuesto diferentes métodos para el enmascaramiento de las nubes, sin embargo presentan variaciones en cuanto a precisión, tiempo de procesamiento y su facilidad de implementación. En este sentido, para el presente proyecto se propone la aplicación de dos métodos correspondientes a Redes Neuronales Artificiales de Perceptrón Multicapa (RNA-MLP) y el algoritmo de máscaras de nubes basado en la inflexión de una serie temporal (IBCM). La metodología se compone por cinco fases correspondientes a: pre-procesamiento, selección de variables, desarrollo del algoritmo de IBCM, desarrollo del algoritmo de RNA y por último la comparación y validación de los resultados. Los resultados muestran que los métodos propuestos presentan errores globales del 1.75% y 12.71% para RNA e IBCM y concordancias con la máscara de la MOD09A1 de 0.87 y 0.72 respectivamente.