Detección de incendios forestales utilizando imágenes NOAA/16-LAC en la Región de La Araucanía, Chile
El presente trabajo propone un modelo de red neuronal perceptron que utilizó datos de imágenes satelitales para detección automática de fuegos forestales. El modelo fue concebido para operar en la Región de La Araucanía, Chile. Para este estudio se utilizó un conjunto de 33 imágenes NOAA/16-AVHRR, c...
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| Autores principales: | , , , , |
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| Lenguaje: | Spanish / Castilian |
| Publicado: |
Universidad Austral de Chile, Facultad de Ciencias Forestales
2007
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-92002007000200004 |
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| Sumario: | El presente trabajo propone un modelo de red neuronal perceptron que utilizó datos de imágenes satelitales para detección automática de fuegos forestales. El modelo fue concebido para operar en la Región de La Araucanía, Chile. Para este estudio se utilizó un conjunto de 33 imágenes NOAA/16-AVHRR, correspondientes a las temporadas de incendios del año 2004. El método propuesto utilizó redes neuronales de tipo perceptron monocapa para el análisis de la imagen píxel a píxel. Las entradas a la red correspondieron a los valores del píxel en cada una de las cinco bandas del sensor satelital, más información del gradiente de temperatura en la banda infrarroja número 3. Tanto para el entrenamiento como para la validación se utilizó como salida información estadística de CONAF. En la etapa de validación se obtuvieron detecciones de fuegos de 15 ha con un 100% de efectividad, mientras con fuegos de 10 ha se obtuvo un 50% de efectividad, sin la presencia de nubes para ambas situaciones. |
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