Hernández Gutiérrez, Andrés2025-04-222025-04-222023Cámara Guerra, A., Artyounian Vieyra, C., & González Cuéllar, E. E. (2023). Clasificación de cultivos utilizando sensado remoto satelital y técnicas de deep learning. [Tesis de pregrado]. Repositorio UDEM.https://repositorio.udem.edu.mx/handle/123456789/6925El objetivo de esta tesis es utilizar técnicas de aprendizaje profundo para desarrollar un modelo capaz de distinguir entre suelo crudo, árboles de naranja, árboles de mandarina y árboles de toronja. Estos cultivos son obtenidos por medio de sensado remoto satelital, a través de imágenes multiespectrales capturadas por la plataforma satelital GeoSat-2. La extracción y selección de características juega un papel importante en el desempeño del modelo. La importancia de este trabajo recae en poder clasificar si cierto píxel presente en una imagen satelital corresponde a algún tipo de cultivo (naranja, mandarina o toronja) o bien, se clasifica como suelo crudo. Además, al poder clasificar píxeles de manera correcta, se podrá hacer la clasificación de campos de cultivo completos.117 páginasespRobóticaMicroelectrónicaIngeniería eléctricaDiseño en ingenieríaMecatrónicaIngenieríaTesis Licenciatura000581956000596882000606502RobóticaAutomatizaciónInteligencia artificialControl automáticoINGENIERÍA Y TECNOLOGÍA::CIENCIAS TECNOLÓGICAS::TECNOLOGÍA ELECTRÓNICA