Machine Learning para detectar zonas urbanas en imágenes Sentinel-2
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Introducción
La clasificación de áreas urbanas mediante imágenes de satélite es una herramienta valiosa para entender el crecimiento de las ciudades, así como para planificar el desarrollo urbano y el uso del suelo. Además, tiene aplicaciones en áreas como la gestión de recursos naturales, la evaluación de riesgos y el monitoreo de desastres naturales. En este tutorial paso a paso, les mostraré cómo utilizar técnicas de Machine Learning para clasificar áreas urbanas en imágenes Sentinel-2, un conjunto de datos de teledetección de la Agencia Espacial Europea. Para ello, trabajaremos con datos derivados del censo de población 2020 de México para generar etiquetas, así como con técnicas para generar características que puedan ser utilizadas para la clasificación automática. Al finalizar este tutorial, podrás utilizar tus conocimientos en Machine Learning para identificar zonas urbanas en imágenes de satélite, lo que te permitirá obtener información valiosa para la planificación y el desarrollo urbano, entre otros usos.
Herramientas
Para clasificar las áreas urbanas en imágenes Sentinel-2, se utilizarán una variedad de herramientas y técnicas de procesamiento de datos, todas ellas enfocadas en el análisis de datos geoespaciales y basadas en el lenguaje de programación Python.
Python es un lenguaje de programación muy utilizado en el campo de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Una de las ventajas de Python es su facilidad de uso y su flexibilidad, lo que lo hace ideal para la realización de tareas de procesamiento de datos y análisis estadístico. Además, cuenta con una amplia variedad de bibliotecas y paquetes especializados que hacen que sea una herramienta poderosa para el análisis de datos geoespaciales.
En este tutorial se utilizarán algunas de estas bibliotecas y paquetes especializados para llevar a cabo la tarea de detección de zonas urbanas en imágenes Sentinel-2. Entre las herramientas utilizadas se encuentran Conda, GDAL, Scikit-learn, Random Forest, RSGISLib y Qgis. Estas herramientas ofrecen una gran…
