Publicación: Análisis de imágenes satelitales de observación de la tierra y datos geoespaciales a través de machine learning
Resumen en inglés
Today, there is a need for the rise of green, healthy and sustainable cities in the world, especially in less developed countries. Then, managing to detect the vegetation and green areas in the cities, can help determine the shortcomings that it has, in the field of sustainability. In addition, green areas, apart from being the lungs of the city, also help to regulate the temperature and humidity of the environment. The objective of this project is to obtain a model that allows to classify the vegetation of any city in the world, as long as the Copernicus images available present low cloud cover where possible less than 20%. The classification is with 1 for vegetation and 0 for non-vegetation, then calculate the percentage of vegetation and the amount of green areas according to the established patterns
Resumen en español
Hoy en día, existe la necesidad del aumento de las ciudades verdes, saludables y sostenibles en el mundo, especialmente en los países poco desarrollados. Entonces, lograr detectar la vegetación y zonas verdes en las ciudades, podrán ayudar a determinar las falencias que esta tiene, en el ámbito de la sostenibilidad. Además, las zonas verdes aparte de ser los pulmones de la ciudad, también ayudan a regular la temperatura y la humedad del ambiente. El objetivo de este proyecto es obtener un modelo que permita clasificar la vegetación de cualquier ciudad en el mundo, siempre y cuando las imágenes disponibles de Copernicus presenten baja nubosidad en lo posible menor a 20%. La clasificación es con un 1 para vegetación y 0 para no vegetación, posteriormente calcular el porcentaje de vegetación y la cantidad de zonas verdes de acuerdo a los patrones establecidos
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