Aprenentatge profund per segmentació semàntica i superresolució d'imatges satel·litals multiespectrals

In the last few years, space agencies have deployed a large number of Earth-observing satellites and the key towards their full exploitation is fully automated analysis methods, which call for new tools to extract reliable and expressive information. Taking into account the free availability of not very high-resolution satellite images like those provided by the Sentinel-2, we propose to explore deep learning models to combine semantic segmentation and super-resolution in a multi-task approach. We implement our model by modifying a well-known state-of-the-art architecture, i.e., DeepLabv3+, and train it into the S2GLC 2017 dataset, which belongs to land cover segmentation of satellite imagery. We conduct several experiments to design the model architecture that achieves the best results. Finally, we assess both quantitatively and qualitatively the segmentation and super-resolution attained results, and present the major advantages in working with reduced input images while making use of the whole ground truth information.En los últimos años, las agencias espaciales han desplegado una gran cantidad de satélites de observación de la Tierra y la clave para su plena explotación son los métodos de análisis totalmente automatizados, que requieren nuevas herramientas para extraer información confiable y expresiva. Teniendo en cuenta la disponibilidad gratuita de imágenes satelitales de no muy alta resolución como las proporcionadas por Sentinel-2, proponemos explorar modelos de aprendizaje profundo para combinar la segmentación semántica y la superresolución en un enfoque multitarea. Implementamos nuestro modelo modificando una arquitectura de vanguardia conocida, i.e., DeepLabv3+, y lo entrenamos en el conjunto de datos S2GLC 2017, que corresponde a la segmentación de la cobertura terrestre de imágenes satelitales. Realizamos varios experimentos para diseñar la arquitectura del modelo que logre los mejores resultados. Por último, evaluamos tanto cuantitativa como cualitativamente los resultados de segmentación y superresolución obtenidos, y presentamos las principales ventajas de trabajar con imágenes de entrada reducidas mientras hacemos uso de toda la información de las etiquetas de referencia.En els últims anys, les agències espacials han desplegat una gran quantitat de satèl·lits d'observació de la Terra i la clau per a la seva plena explotació són els mètodes d'anàlisi totalment automatitzats, que requereixen noves eines per extreure informació fiable i expressiva. Tenint en compte la disponibilitat gratuïta d'imatges satel·litals de no molt alta resolució com les proporcionades per Sentinel-2, proposem explorar models d'aprenentatge profund per combinar la segmentació semàntica i la superesolució en un enfocament multitasca. Implementem el nostre model modificant una arquitectura d'avantguarda coneguda, i.e., DeepLabv3+, i l'entrenem en el conjunt de dades S2GLC 2017, que correspon a la segmentació de la cobertura terrestre d'imatges de satèl·lit. Realitzem diversos experiments per dissenyar l'arquitectura del model que aconsegueixi els millors resultats. Finalment, avaluem tant quantitativa com qualitativament els resultats de segmentació i superresolució obtinguts, i presentem les principals avantatges de treballar amb imatges d'entrada reduïdes mentre fem ús de tota la informació de les etiquetes de referència