Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
Reconocimiento de zonas de cultivo de café a partir de imágenes satelitales utilizando aprendizaje de máquina
Recognition of coffee growing areas from satellite images using machine learning
Registro en:
instname:Universidad Militar Nueva Granada
reponame:Repositorio Institucional Universidad Militar Nueva Granada
Autor
Alarcón Alarcón, Gabriel Eduardo
Institución
Resumen
En este trabajo de grado se evalúan dos estrategias de diseño de modelos de
clasificación de imágenes basados en aprendizaje profundo, aplicado a “Brazilian
coffee scenes”, correspondiente con imágenes satelitales. El objetivo es determinar
en qué imágenes satelitales se tiene presencia de cultivo de café, utilizando modelos
diseñados por AutoML, o por transferencia de aprendizaje. Al finalizar la
investigación, se comparan los resultados de las mejores soluciones, en términos de
accuracy, obtenidas por cada estrategia de diseño, y se selecciona el mejor modelo
de los evaluados en esta investigación. Tabla de contenido
1. Contexto (definición de objetivos y tareas) ________________________12
1.1 Introducción______________________________________________12
1.2 Planteamiento del problema_________________________________14
1.2.1 Identificación ____________________________________________14
1.2.2 Descripción _____________________________________________15
1.3 Pregunta de investigación __________________________________15
1.4 Justificación______________________________________________15
1.5 Objetivos ________________________________________________16
1.5.1 Objetivo general __________________________________________16
1.5.2 Objetivos específicos ______________________________________16
1.6 Metodología ______________________________________________17
1.7 Alcance o delimitación de la investigación_____________________20
2. Marco teórico y revisión de estado del arte ________________________21
2.1 Marco teórico _____________________________________________21
2.2 Documentación del estado del arte ___________________________29
2.2.1 Trabajos que utilizan el conjunto de datos Brazilian Coffee Scenes __30
2.2.2 Trabajos relacionados con clasificación de imágenes satelitales. ____34
3. Comprensión y preparación de los datos _________________________38
3.1 Conjunto de datos Brazilian Coffee Scenes ____________________38
3.2 Aplicación de aumento de datos _____________________________40
4. Implementación y evaluación de modelos _________________________44
4.1 Modelado con AutoML (KerasTuner)__________________________44
4.1.1 Modelo base_____________________________________________44
4.1.2 Espacio de búsqueda inicial y aumento de datos. ________________45
4.1.3 Ampliación de espacio de búsqueda __________________________46
4.1.4 Optimización de recursos de computadora y división de modelos ___47
4.1.5 Recopilación y obtención de los mejores modelos _______________48
4.1.6 Evaluación del mejor modelo obtenido con AutoML ______________50
4.2 Modelado con transferencia de aprendizaje ____________________52
4.2.1 Modelo base. ____________________________________________52
4.2.2 Aumento de datos y determinación del espacio de búsqueda. ______53
4.2.3 Reentrenamiendo de los mejores modelos._____________________56
4.2.4 Obtención y evaluación del mejor modelo. _____________________57
5. Análisis de resultados _________________________________________61
6. Conclusiones ________________________________________________64
7. Bibliografía __________________________________________________66 This study evaluates two strategies for the design of image classification models
based on deep learning, applied to "Brazilian coffee scenes", corresponding to
satellite images. The objective is to determine which satellite images correspond to
a coffee growing area, using models designed by AutoML or by transfer learning. At
the end of the research, the results of the best solutions, in terms of accuracy,
obtained by each design strategy are compared, and the best model of those
evaluated in this research is selected. Pregrado