Análisis de la implementación del algoritmo de Backpropagation aplicado al procesamiento de imágenes satelitales sobre un entorno distribuido

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ESCUELA DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN

“Análisis de la implementación del algoritmo de

Backpropagation aplicado al procesamiento de

imágenes satelitales sobre un entorno distribuido”

Tesis previa a la obtención del título de

Ingeniero en Sistemas Informáticos y

Computación.

AUTOR: Roberto Carlos Cueva Samaniego

DIRECTOR: Ing. Greyson Alberca

COODIRECTORA: Ing. Susana Arias

Loja – Ecuador

2009

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1

PERFIL DEL ANTEPROYECTO DE TESIS

1. TEMA

ANÁLISIS DE LA IMPLEMENTACIÓN DEL ALGORITMO DE BACKPROPAGATION

APLICADO AL PROCESAMIENTO DE IMÁGENES SATELITALES SOBRE UN ENTORNO

DISTRIBUIDO.

2. OBJETIVOS

2.1 OBJETIVO GENERAL



Optimizar los tiempos de respuesta del procesamiento de las imágenes

satelitales basadas en el algoritmo de Backpropagation sobre entornos

distribuidos.

2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS



Investigar, analizar, e implementar herramientas de software que permita

trabajar sobre entornos distribuidos, tales como Cluster y Grid.



Desarrollar una aplicación utilizando una interfaz de paso de mensajes

(MPI) que permita realizar el análisis de imágenes satelitales a través de la

red neuronal Backpropagation.



Desarrollar una interfaz de usuario que permita representar los resultados

obtenidos del entorno distribuido.



Definir e implantar el entorno distribuido sobre el cual funcionará la

aplicación para el departamento SIG.

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2

3. DESCRIPCIÓN DE LA PROPUESTA

El procesamiento de imágenes satelitales en el departamento del SIG

1

ha sido un

problema frecuente debido a que los tiempos de respuesta son muy lentos y esto

conlleva gastos innecesarios tanto de recursos materiales como humanos.

Actualmente el departamento SIG utiliza como herramientas de análisis de

imágenes satelitales el software ARGIS

2

y WEKA

3

los cuales procesan las imágenes

en forma secuencial. Por ésta razón se propone desarrollar una solución basada en

entornos distribuidos la cual permitirá mejorar los tiempos de respuesta y

optimizar los recursos que demanda el análisis de imágenes satelitales basadas en

redes neuronales.

4. ALCANCES Y RESULTADOS

El proyecto de tesis se enmarca en cumplir con los objetivos propuestos:



Obtener una aplicación que permita realizar el análisis de imágenes satelitales

sobre entornos distribuidos a través de la red neuronal Backpropagation.



Validación y aprobación de los resultados obtenidos de la aplicación

desarrollada por parte del departamento SIG.

1_{Sistemas de Información Geográfica} 2

http://ww.esri.com/sofwtware/arcgis/

3_{Waikato Environment for Knowledge Analysis – Entorno para Análisis del Conocimiento de la Universidad}

(4)

3

5. FASES DE DESARROLLO

FASE I: Investigación Preliminar



Investigar las características principales de entornos distribuidos.



Determinar el espacio físico sobre la cual se va a instalar la infraestructura

hardware en la UTPL.

FASE 2: Selección, configuración e instalación de Herramientas



Definir el entorno distribuido sobre el cual se va a desarrollar la aplicación.



Seleccionar el software con el cual se va a trabajar sobre los entornos

distribuidos.



Instalación, configuración y pruebas de las herramientas de software para

trabajar en entornos distribuidos.

FASE 3: Desarrollo de la Solución



Desarrollar una aplicación que permita distribuir la carga de trabajo, optimizar

tiempos de respuesta y representar los resultados obtenidos del entorno

distribuido hacia el usuario final.



Realizar pruebas de la aplicación.

FASE 4: Validación de la Solución



El usuario final (SIG) realizará la validación respectiva de la aplicación.

FASE 5: Documentación



El proyecto se documentará considerando los elementos de cada una de las

fases y tomando en cuenta el aporte investigativo que se obtenga en el proceso

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4

de investigación y acorde a las necesidades de información que la escuela de

ciencias de la computación lo exija para los proyectos de tesis.

PRODUCTO FINAL

El producto final contemplará los siguientes elementos:



Estándares y configuraciones para las herramientas utilizadas en el desarrollo de

la aplicación.



Manual de la aplicación desarrollada.



Informe de los resultados obtenidos.



CD´s de la aplicación.

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5

RESUMEN

Este trabajo se inicia con la introducción de conceptos fundamentales para la comprensión del mismo, en el Capítulo I se describen los tres componentes principales los cuales son:

1. Imágenes Satelitales 2. Redes Neuronales 3. Cluster

El procesamiento de imágenes satelitales dentro del de los Sistemas de Información Geográfica se ha convertido en un área de estudio y desarrollo de gran importancia. Las imágenes satelitales son fuente de mucha información pero procesar su contenido puede tomar demasiado tiempo ya que actualmente esa tarea se la realiza sobre un computador. De ahí que nace la necesidad de investigar nuevas y mejores formas de llevar a cabo el procesamiento y acortar los tiempos de respuesta.

El proceso que se desea realizar sobre la imagen satelital es la clasificación de su contenido, es decir obtener que porcentaje de determinado elemento de la tierra se encuentra en la imagen, entre los elementos podemos mencionar agua, suelo, vegetación, o cualquier otro que se encontrase en la imagen, obtener esta información de la imagen es vital ayuda para realizar estudios de planificación urbana, estudios de deforestación, etc. esto agilizará el trabajo de los científicos especializados en esta área.

Actualmente la incorporación de redes neuronales en tareas de clasificación ha demostrado ser más efectivas que los métodos tradicionales, su efectividad se debe a que simulan el comportamiento del cerebro humano, es por eso que en el proyecto se implementó la red neuronal Backpropagation como clasificador. La librería que se utilizó fue Aforge.NET4.

El modelo de la solución se describe en el Capítulo II, aquí presentamos los módulos que tendrá la solución así como los requerimientos necesarios para su implementación, también describimos la arquitectura de la red neuronal y como interactuará con la herramienta software desarrollada.

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6 Para cumplir el objetivo de mejorar los tiempos de respuesta, se implementó un Cluster5 en las instalaciones de la UTPL6, y para la comunicación entre los distintos nodos se utilizó PureMpi.NET7, el desarrollo de la herramienta se describe en el Capítulo III, ésta herramienta básicamente divide contenido de la imagen para el número de nodos en el Cluster, cada nodo realiza la clasificación parcial de sus datos y el resultado lo envía al nodo maestro, finalmente los resultados los presenta al usuario.

Las pruebas realizadas y la validación de la herramienta se describen en el Capítulo IV, siendo éste el capítulo más importante ya que aquí es donde se demuestra el rendimiento del Cluster, finalmente las conclusiones y recomendaciones del proyecto se presentan en el Capítulo V, sin dejar a un lado posibles trabajos futuros descritos en el Capítulo VI.

5

http://clusterfie.epn.edu.ec/clusters/Definiciones/definiciones.html

6_{Universidad Técnica Particular de Loja: http://www.utpl.edu.ec} 7_{http://www.purempi.net/}

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105 1. Torresen Jim – Tomita Shinji. A review of parallel implementations of Backpropagation Neural Network. [En línea] [Citado el: 15 de Abril de 2008.] http://citeseer.ist.psu.edu/495048.html. 2. U. Lotric, A. Dobnikar. Parallel implementations of feed-forward neural network using MPI and

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3. Introducción a la Teledetección. [En línea] [Citado el: 10 de 01 de 2008.] http://webpages.ull.es/users/marbelo/rs1.pdf.

4. Chuvieco, Emilio. Teledetección Ambiental. España : Editorial: Ariel, 2002. 5. SCANTERRA Consultors. CONOZCA MAS. [En línea]

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6. Bonifacio Martín del Brío - Alfredo Sanz. Redes Neuronales y Sistemas Difusos. 2001. Vol. 2da Edición Ampliada y Revisada.

7. Rumelhart, D. E., and McClelland, J. L. Parallel Distributed Processing: Explorations in the

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106 14. —. Cluster de Alto Rendimiento. [En línea] [Citado el: 18 de 03 de 2008.]

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