Evaluación del uso de redes neuronales convolucionales para clasificación de cultivos mediante imagen multiespectral

Finalmente, hemos podido comprobar cómo mediante la depuración de los datos se ha mejorado mucho la clasificación (kappa = 1 con todas las muestras, 0.8777 de media con

Método 1- Reducción de volúmenes por PCA: Se implementó el análisis de componentes principales para obtener tres imágenes equivalentes a los cortes axial, coronal y sagital.. La

El principal objetivo que busca perseguir este Trabajo de Fin de Máster es implementar un modelo basado en redes neuronales convolucionales para poder clasificar el tráfico de

• Diseñar y construir un sistema de clasificación automático de objetos, basado en técnicas de procesamiento digital de imágenes y redes neuronales. El sistema tendrá la

la parte convolucional en sí misma, que aprende las mejores características para un problema dado, y la parte de clasificación con esas características. Por lo tanto, en

Sin embargo se encontró que para realizar dicha clasificación FLP y Hass Diamond solo realizan un procedimiento mecánico que consiste en seleccionar el aguacate mediante un sistema

Como se ha mencionado anteriormente, puede realizarse un entrenamiento con un pequeño grupo de imágenes de EPFL-LAB unas 100 ó 200, para comprobar cómo mejoran los resultados

2 RESUMEN Para poder realizar la clasificación de imágenes multiespectrales que fueron tomadas en hojas de maíz y que fueron sometidas a cuatro diferentes niveles de estrés