DETECCIÓN DE PATRONES DE MINERÍA ILEGAL A CIELO ABIERTO
DETECCIÓN DE PATRONES DE MINERÍA ILEGAL A CIELO ABIERTO UTILIZANDO REDES NEURONALES PROFUNDAS APLICADAS A IMAGENES SATELITALES DEL FACSAT-1
Este proyecto tiene como objetivo implementar una solución de ingeniería que permita realizar un tratamiento y análisis de imágenes utilizando técnicas de inteligencia artificial, con el fin de identificar patrones para la detección de posibles escenarios de minería ilegal en el territorio colombiano.
Para darle un enfoque a este proyecto se plantearon cuatro objetivos específicos, los cuales se presentan a continuación:
- Definir áreas especificas en el territorio colombiano para la adquisición de imágenes a usar en el proyecto.
- Construir un DataSet (Base de datos) para entrenar la red neuronal profunda a partir de las imágenes satelitales seleccionadas.
- Desarrollar un software basado en redes neuronales profundas que permita detectar patrones de minería ilegal utilizando imágenes satélites.
- Aplicar un protocolo de pruebas para la validación de los modelos de detección de minería ilegal.
Resultados: el desarrollo de este proyecto permitió recopilar en una base de datos información relacionadas con las imágenes del FACSAT-1, utilizando técnicas de aprendizaje profundo tales como: Aumento de datos, redes convoluciones y super resolución (Data augmentation, convolutional network and super resolution), entrenando un modelo de red neuronal artificial con una precisión mayor al 70% para la detección de estos patrones.
