Evaluación comparativa de los algoritmos de aprendizaje automático Support Vector Machine y Random Forest

En el presente estudio se examinó el rendimiento de los algoritmos Support Vector Machine (SVM) y Random Forest (RF) utilizando un modelo de segmentación de imágenes basado en objetos (OBIA) en la zona metropolitana de Barranquilla, Colombia. El propósito fue investigar de qué manera los cambios en el tamaño de los conjuntos de entrenamiento y el desequilibrio en las clases de cobertura terrestre influyen en la precisión de los modelos clasificadores. Los valores del coeficiente Kappa y la precisión general revelaron que svm superó consistentemente a RF. Además, la imposibilidad de calibrar ciertos parámetros de SVM en ArcGIS Pro planteó desafíos. La elección del número de árboles en RF mostró ser fundamental, con un número limitado de árboles (50) que afectó la adaptabilidad del modelo, especialmente en conjuntos de datos desequilibrados. Este estudio resalta la complejidad de elegir y configurar modelos de aprendizaje automático, que acentúan la importancia de considerar cuidadosamente las proporciones de clases y la homogeneidad en las distribuciones de datos para lograr predicciones precisas en la clasificación de uso del suelo y cobertura terrestre. Según los hallazgos, alcanzar precisiones de usuario superiores al 90 % en las clases de pastos limpios, bosques, red vial y agua continental, mediante el modelo svm en ArcGIS Pro, requiere asignar muestras de entrenamiento que cubran respectivamente el 2 %, 1 %, 3 % y 8 % del área clasificada

Investigación de alcantarillado para el plan maestro de Armenia Quindío

En 1992 la ciudad de Armenia realizó un plan maestro donde se hizo un Catastro de Redes y unas modelaciones; debido al terremoto del 25 de enero 1999 surge la necesidad para las Empresas Publicas de Armenia (EPA) de adelantar nuevamente un catastro e inventario de las Redes debido al crecimiento desmesurado que obtuvo la ciudad, esto se está realizando para determinar las edades , diámetros y estados reales de las tuberías, además de números de cámaras y túneles de alcantarillado (box-coulvert), con el fin de mejorar el servicio; además con la resolución 006671 del 24 de diciembre del 2003, se reglamenta que la empresa debe contar con toda la información de la longitud del alcantarillado en Km., tipo de recolección de aguas residuales, número de emisarios finales, etc. esto se hace para determinar el cobro de las tarifas, utilizando el plan maestro como herramienta se dará una información mas verazIntroducción 10 1. Tema 11 2. Problema 13 3. Justificación 14 4. Objetivos 16 4.1. Objetivo General 16 4.2. Objetivos Específicos 16 5. Empresas públicas de armenia 17 5.1. Ambientación y Reseña 17 5.2. Marco Referencial 17 5.3. Marco Legal 18 5.4. Marco Teórico 22 5.5. Especificaciones Técnicas 26 6. Metodología 27 7. Investigación de alcantarillado 28 7.1 Recolección de Información 28 7.2 Formularios 28 7.3 Revisión de Formularios 29 7.4 Criterios para el Levantamiento 29 7.5 Criterios de Investigación 29 8. Consolidado 33 9. Análisis de la información 37PregradoTecnólogo en Topografí

Evaluación comparativa de los algoritmos de aprendizaje automático Support Vector Machine y Random Forest: efectos del tamaño del conjunto de entrenamiento

This study examined the performance of Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (RF) algorithms using an Object-Based Image Analysis (OBIA) model in the metropolitan area of Barranquilla, Colombia. The purpose was to investigate how changes in training set size and imbalance in land cover classes influence the accuracy of classifier models. Kappa coefficient values and overall accuracy consistently revealed that SVM outperformed RF. Additionally, the inability to calibrate certain SVM parameters in arcgis Pro posed challenges. The choice of the number of trees in RF proved to be crucial, with a limited number of trees (50) affecting the model’s adaptability, especially in imbalanced datasets. This study highlights the complexity of choosing and configuring machine learning models, emphasizing the importance of carefully considering class proportions and homogeneity in data distributions to achieve accurate predictions in land use and land cover classification.According to the findings, achieving user accuracies exceeding 90% in clean grass, forests, road networks, and continental water classes, using the SVM model in arcgis Pro, requires assigning training samples covering 2%, 1%, 3%, and 8% of the classified area, respectively.En el presente estudio se examinó el rendimiento de los algoritmos Support Vector Machine (SVM) y Random Forest (RF) utilizando un modelo de segmentación de imágenes basado en objetos (OBIA) en la zona metropolitana de Barranquilla, Colombia. El propósito fue investigar de qué manera los cambios en el tamaño de los conjuntos de entrenamiento y el desequilibrio en las clases de cobertura terrestre influyen en la precisión de los modelos clasificadores. Los valores del coeficiente Kappa y la precisión general revelaron que svm superó consistentemente a RF. Además, la imposibilidad de calibrar ciertos parámetros de SVM en ArcGIS Pro planteó desafíos. La elección del número de árboles en RF mostró ser fundamental, con un número limitado de árboles (50) que afectó la adaptabilidad del modelo, especialmente en conjuntos de datos desequilibrados. Este estudio resalta la complejidad de elegir y configurar modelos de aprendizaje automático, que acentúan la importancia de considerar cuidadosamente las proporciones de clases y la homogeneidad en las distribuciones de datos para lograr predicciones precisas en la clasificación de uso del suelo y cobertura terrestre. Según los hallazgos, alcanzar precisiones de usuario superiores al 90 % en las clases de pastos limpios, bosques, red vial y agua continental, mediante el modelo svm en ArcGIS Pro, requiere asignar muestras de entrenamiento que cubran respectivamente el 2 %, 1 %, 3 % y 8 % del área clasificada