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    Integraci贸n de redes neuronales convolucionales y percepci贸n remota en la modelaci贸n de la conectividad y accesibilidad de 谩reas verdes urbanas

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    Gracias a los servicios ambientales que brindan, las 谩reas verdes urbanas (AVU) representan un aspecto importante dentro los espacios p煤blicos de las ciudades. Conforme a las pol铆ticas de manejo en que se desarrollen, los procesos de urbanizaci贸n pueden influir de forma positiva o negativa en el cuidado y conservaci贸n de estos ecosistemas urbanos. El monitoreo de las AVU brinda la posibilidad de conocer su situaci贸n actual y permite evaluar las medidas de la regulaci贸n existentes, as铆 como su adecuado cumplimiento. La conectividad, accesibilidad y condici贸n de la vegetaci贸n son par谩metros determinantes del estado en que se encuentran las AVU. A trav茅s de estos par谩metros se determinan los flujos de energ铆a, los materiales y las especies en un espacio f铆sico. La tecnolog铆a actual de los sistemas de informaci贸n geogr谩fica (SIG), los sensores remotos y la integraci贸n del an谩lisis aut贸nomo, a trav茅s del aprendizaje profundo de los datos, permite generar informaci贸n clave para una gesti贸n m谩s eficiente y econ贸mica de las AVU. En esta investigaci贸n se utiliza la sinergia de estas tres tecnolog铆as mediante un modelo de SIG que integra im谩genes de muy alta resoluci贸n, con redes neuronales convolucionales, permitiendo generar un producto que ayudar谩 a mejorar la gesti贸n de las AVU
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