Detección de vivienda a través de imagenes satelitales

Abstract

Este estudio investiga la aplicacio ́n de enfoques de redes neuronales en ima ́genes de sate ́lite para la deteccio ́n de viviendas. Para crear un entorno adecuado para la aplicacio ́n del mod- elo, la aplicacio ́n comprende la recopilacio ́n de datos, incluidos el muestreo y el etiquetado. Para la deteccio ́n de objetos, se utilizan dos te ́cnicas de redes neuronales, una red convolucional y una U- Net. Ambos modelos obtienen una precisio ́n del 70% cuando se evalu ́an mediante el ́ındice de Jaccard. Los resultados muestran que el modelo U-Net funciona mejor en la segmentacio ́n de zonas rurales y urbanas, aunque la identificacio ́n de calles y complejos de viviendas sigue siendo dif ́ıcil. Estos modelos proporcionan informacio ́n cuantitativa u ́til para la toma de decisiones en proyectos de vivienda, ayudando en los estudios de viabilidad y en el ana ́lisis de la distribucio ́n. En general, las redes neuronales resultan prom- etedoras en tareas de deteccio ́n y segmentacio ́n de objetos en ima ́genes de sate ́lite.