Detección de vivienda a través de imagenes satelitales

Suarez Triana, Jesús

Home Detection through Satellite Imagery Satellite Imagery

dc.contributor	Florez Valencia, Leonardo
dc.contributor	Lopez Parra, Javier Francisco
dc.contributor	Parra Acevedo, Carlos Andres
dc.creator	Suarez Triana, Jesús
dc.date	2023-08-14T14:21:11Z
dc.date	2023-08-14T14:21:11Z
dc.date	2023-08-08
dc.date.accessioned	2025-10-30T14:04:44Z
dc.date.available	2025-10-30T14:04:44Z
dc.identifier	http://hdl.handle.net/10554/65240
dc.identifier	instname:Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifier	reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifier	repourl:https://repository.javeriana.edu.co
dc.identifier.uri	http://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/193562
dc.description	Este estudio investiga la aplicacio ́n de enfoques de redes neuronales en ima ́genes de sate ́lite para la deteccio ́n de viviendas. Para crear un entorno adecuado para la aplicacio ́n del mod- elo, la aplicacio ́n comprende la recopilacio ́n de datos, incluidos el muestreo y el etiquetado. Para la deteccio ́n de objetos, se utilizan dos te ́cnicas de redes neuronales, una red convolucional y una U- Net. Ambos modelos obtienen una precisio ́n del 70% cuando se evalu ́an mediante el ́ındice de Jaccard. Los resultados muestran que el modelo U-Net funciona mejor en la segmentacio ́n de zonas rurales y urbanas, aunque la identificacio ́n de calles y complejos de viviendas sigue siendo dif ́ıcil. Estos modelos proporcionan informacio ́n cuantitativa u ́til para la toma de decisiones en proyectos de vivienda, ayudando en los estudios de viabilidad y en el ana ́lisis de la distribucio ́n. En general, las redes neuronales resultan prom- etedoras en tareas de deteccio ́n y segmentacio ́n de objetos en ima ́genes de sate ́lite.
dc.description	This study explores the use of neural network methodologies for housing detection in satellite images. The implementation involves data acquisition, including sampling and labeling, to create an appropriate environment for model application. Two neural network approaches, a convolutional network and a U-Net, are employed for object detection. Evalua- tion using the Jaccard index shows both models achieve 70% accuracy. Results reveal the U-Net model performs better in segmenting rural and urban areas, although challenges remain in distinguishing streets and housing complexes. These models provide valuable quantitative information for decision-making in housing projects, aiding in feasibility assessments and distribution analysis. Overall, neural networks prove effective in object detection and segmentation tasks in satellite imagery.
dc.description	Magíster en Inteligencia Artificial
dc.description	Maestría
dc.format	PDF
dc.format	application/pdf
dc.format	application/pdf
dc.language	spa
dc.publisher	Pontificia Universidad Javeriana
dc.publisher	Maestría en Inteligencia Artificial
dc.publisher	Facultad de Ingeniería
dc.rights	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
dc.rights	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights	De acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject	Detección de objetos
dc.subject	Redes neuronales
dc.subject	Indice de jaccard
dc.subject	Object Detection
dc.subject	Neural networks
dc.subject	Jaccard Index
dc.subject	Maestría en inteligencia artificial - Tesis y disertaciones académicas
dc.subject	Redes neuronales
dc.subject	Imágenes satelitales
dc.title	Detección de vivienda a través de imagenes satelitales
dc.title	Home Detection through Satellite Imagery Satellite Imagery
dc.type	http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type	http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type	info:eu-repo/semantics/masterThesis

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