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http://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/2610| Segmentación Semántica de la Cobertura Terrestre para Estimación de Humedad del Suelo en Base a Imágenes Satelitales | |
| Beatriz Alejandra Flores Rojas Hayde Peregrina-Barreto Sergio Camacho-Lara | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial-SinDerivadas | |
| Semantic Segmentation Land Cover Satellite Images Soil Moisture Spectral-Textural Analysis | |
| Las sequías son uno de los desastres naturales más costosos, cuyo impacto y frecuencia se han incrementado debido al cambio climático. Se estima que el número y duración de sequías se ha elevado en 29 % desde el año 2000 y que hasta 700 millones de personas corren el riesgo de ser desplazadas como resultado de sequías pronosticadas hasta el año 2030 a nivel mundial [1]. En este sentido, la sequía es un tema de relevancia global, por ello, es importante contar con medidas de mitigación de riesgos mediante monitoreo, recolectando y analizando parámetros que proporcionen información para su detección [2]. Dentro de este orden de ideas, la humedad es un parámetro clave para identificar y evaluar el riesgo de sequía [3]. El costo de la medición precisa de la humedad del suelo in situ es costosa porque requiere un proceso de muestreo periódico y las mediciones reales son escasas debido a la falta de sensores in situ. Por tal motivo hay interés en desarrollar métodos enfocados a estimar la humedad del suelo en una región mediante imágenes satelitales. Las técnicas de percepción remota mediante observaciones satelitales se han utilizadas para la obtención de indicadores o parámetros de humedad del suelo. Con estas observaciones se puede realizar análisis y recuperación de variables relacionadas con la sequía como la humedad del suelo mediante imágenes multiespectrales adquiridas en las bandas del visible, infrarrojo o de microondas. [4, 5, 6, 7, 8]. De esta manera se tiene una alternativa que proporciona un conjunto de datos para estudiar sequías, incluyendo observaciones globales, registros de datos consistentes, y acceso a lugares geográficos inaccesibles [9]. Se han realizado diversos esfuerzos para la estimación de humedad del suelo con imágenes satelitales aplicando diversos métodos. Entre estos métodos se encuentran los tradicionales, aprendizaje automático y procesamiento de imágenes. El enfoque tradicional calcula índices relacionados con la humedad derivados de imágenes satelitales como el Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) o Normalized Difference Water Index (NDWI), entre otros [10, 11]. | |
| Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica | |
| 2023-04 | |
| Reporte | |
| Español | |
| Estudiantes Investigadores Público en general | |
| Flores Rojas B. A., Peregrina Barreto, H., and Camacho Lara, S., (2023), Segmentación Semántica de la Cobertura Terrestre para Estimación de Humedad del Suelo en Base a Imágenes Satelitales, Reporte Técnico, Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica. | |
| OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS | |
| Versión aceptada | |
| acceptedVersion - Versión aceptada | |
| Aparece en las colecciones: | Reportes Técnicos de Ciencias Computacionales |
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