(2019) Sesma Redín, Rubén; Galar Idoate, Mikel; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa
Los objetivos de este Trabajo Fin de Máster son implementar una herramienta para la creación de datasets satelitales (SIWUAC) e implementar, desarrollar y estudiar experimentalmente sobre redes neuronales para la segmentación semántica de imágenes satelitales. En este trabajo presentamos SIWUAC (Sentinel Images With Urban Atlas Classifications), una herramienta que automatiza el proceso que se encarga de la descarga y el pre-procesado necesario de las imágenes de la misión Sentinel-2, hasta la creación de conjuntos de imágenes etiquetadas a nivel de pixel empleando la información de Urban Atlas. La herramienta permite construir conjuntos de imágenes satelitales personalizados en base a diferentes parámetros, organizados por ciudades y adaptados para alimentar redes neuronales de segmentación semántica. Esta herramienta nos permitirá entrenar redes neuronales capacitadas para clasificar zonas que actualmente no están etiquetadas en Urban Atlas y podría ayudar a crear un Urban Atlas futuro más actualizado.
