{"id":1483,"date":"2020-04-14T16:27:14","date_gmt":"2020-04-14T16:27:14","guid":{"rendered":"https:\/\/lisdatasolutions.sidnpre.com\/2020\/04\/14\/machine-learning-satelital\/"},"modified":"2022-08-01T15:39:33","modified_gmt":"2022-08-01T15:39:33","slug":"machine-learning-satelital","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/machine-learning-satelital\/","title":{"rendered":"An\u00e1lisis de Im\u00e1genes de Sat\u00e9lite mediante Machine Learning"},"content":{"rendered":"<p><strong>El Machine Learning o aprendizaje autom\u00e1tico posibilita la identificaci\u00f3n de patrones en los datos bas\u00e1ndose en algoritmos que clasifican cada factor seg\u00fan su grado de influencia aprendiendo y mejorando el proceso continuamente<\/strong><\/p>\n<p>La <strong>Inteligencia Artificial (AI)<\/strong> se centra en la investigaci\u00f3n de un amplio abanico de conceptos, como el razonamiento, la representaci\u00f3n del conocimiento, la planificaci\u00f3n, el aprendizaje, o el procesamiento del lenguaje, entre otros; todos ellos con el objetivo de imitar las funciones que podemos desarrollar los humanos. La <strong>Inteligencia Artificial<\/strong> es un campo multidisciplinar que se abastece de los conocimientos aportados por la inform\u00e1tica, las matem\u00e1ticas, la ingenier\u00eda, la psicolog\u00eda, o incluso la filosof\u00eda y la ling\u00fc\u00edstica.<\/p>\n<p>El <strong>aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong> o aprendizaje m\u00e1quina (<strong>Machine Learning<\/strong>) es una rama de la <strong>Inteligencia Artificial (AI)<\/strong> y, como tal, su finalidad est\u00e1 orientada al desarrollo de mecanismos o algoritmos que imiten las funciones cognitivas humanas. Por su parte, el <strong>Machine Learning<\/strong> <strong>(ML)<\/strong> ha ido conquistando una gran relevancia e independencia en las \u00faltimas d\u00e9cadas gracias a que, aun compartiendo el uso de algoritmos para conseguir que los ordenadores aprendan a partir de inputs de datos, consta de un caracter\u00edstico sentido educativo que consigue dotar a los dispositivos de autonom\u00eda propia.<\/p>\n<p>El <strong>Machine Learning<\/strong> destaca en la detecci\u00f3n y clasificaci\u00f3n de patrones dentro del <a href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/consultoria-datos\/vision-artificial\/\">reconocimiento de im\u00e1genes<\/a>, posibilitando innumerables usos destinados a la inspecci\u00f3n y mantenimiento de activos e instalaciones, al descubrimiento y an\u00e1lisis de patrones de datos generados por cadenas de suministro para <strong>optimizaci\u00f3n de rutas y gesti\u00f3n de flotas<\/strong> y almacenes, automatizaci\u00f3n aplicada a inspecci\u00f3n de calidad en centros log\u00edsticos, detectando y retirando env\u00edos de productos con da\u00f1os y desgaste, o apoyo en la toma de decisiones para localizaci\u00f3n, clasificaci\u00f3n y gesti\u00f3n de centros log\u00edsticos.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_55 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title \" >Tabla de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\" role=\"button\"><label for=\"item-666e5f0bf2582\" ><span class=\"\"><span style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input aria-label=\"Toggle\" aria-label=\"item-666e5f0bf2582\"  type=\"checkbox\" id=\"item-666e5f0bf2582\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/machine-learning-satelital\/#El_descubrimiento_de_nuevos_patrones_en_los_datos_tiene_el_potencial_de_revolucionar_cualquier_negocio\" title=\"El descubrimiento de nuevos patrones en los datos tiene el potencial de revolucionar cualquier negocio \">El descubrimiento de nuevos patrones en los datos tiene el potencial de revolucionar cualquier negocio <\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/machine-learning-satelital\/#Machine_Learning_aplicada_al_analisis_de_Imagenes_satelitales\" title=\"\nMachine Learning aplicada al an\u00e1lisis de Im\u00e1genes satelitales\">\nMachine Learning aplicada al an\u00e1lisis de Im\u00e1genes satelitales<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/machine-learning-satelital\/#Clasificacion_de_imagenes_de_Satelite_con_Deep_Learning%E2%80%8B\" title=\"\nClasificaci\u00f3n de im\u00e1genes de Sat\u00e9lite con Deep Learning\u200b\">\nClasificaci\u00f3n de im\u00e1genes de Sat\u00e9lite con Deep Learning\u200b<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/machine-learning-satelital\/#Aplicaciones_de_Deep_Learning_en_Analisis_Geografico\" title=\"\nAplicaciones de Deep Learning en An\u00e1lisis Geogr\u00e1fico\">\nAplicaciones de Deep Learning en An\u00e1lisis Geogr\u00e1fico<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/machine-learning-satelital\/#Caso_de_uso_en_el_sector_de_la_Inmologistica_Identificacion_de_aerea_de_almacenes%E2%80%8B\" title=\"\nCaso de uso en el sector de la Inmolog\u00edstica: Identificaci\u00f3n de a\u00e9rea de almacenes\u200b\">\nCaso de uso en el sector de la Inmolog\u00edstica: Identificaci\u00f3n de a\u00e9rea de almacenes\u200b<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"El_descubrimiento_de_nuevos_patrones_en_los_datos_tiene_el_potencial_de_revolucionar_cualquier_negocio\"><\/span><b>El descubrimiento de nuevos patrones en los datos tiene el potencial de revolucionar cualquier negocio <\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Los <a href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/consultoria-datos\/data-mining\/\"><strong>algoritmos<\/strong> <\/a>utilizados por el <strong>Machine Learning (ML)<\/strong> trabajan de continuo en el reconocimiento de nuevos patrones en los datos, es la capacidad con la que dotamos a las computadoras para efectuar tareas que requieren, en principio, un cierto grado de inteligencia humana.<\/p>\n<p>Los algoritmos consultan los datos utilizando un modelo basado en restricciones y mediante iteraciones para encontrar el conjunto b\u00e1sico de factores con la mayor precisi\u00f3n de predicci\u00f3n: los factores clave que modulan los niveles de stock, los indicadores de calidad en un servicio, la planificaci\u00f3n de la producci\u00f3n, <strong>previsi\u00f3n de la demanda<\/strong>, gesti\u00f3n y administraci\u00f3n del transporte de mercanc\u00edas, redes de distribuci\u00f3n y optimizaci\u00f3n de rutas y sus grupajes, an\u00e1lisis de superficies de cultivo o derivados del cambio clim\u00e1tico, clasificaci\u00f3n de coberturas vegetales, el modelado espacial y <strong>reconocimiento de fotograf\u00eda a\u00e9rea.<\/strong><\/p>\n<p>Los progresos de la <strong>inteligencia artificial<\/strong> son constantes, y particularmente en el campo del <a href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/consultoria-datos\/analitica-avanzada\/\"><strong>Machine Learning<\/strong><\/a>, mostrando extraordinarios avances que ofrecen aplicaciones hasta hace poco tiempo inalcanzables.<\/p>\n<h2>\n<h2>Machine Learning aplicada al an\u00e1lisis de Im\u00e1genes satelitales<\/h2>\n<\/h2>\n<p><strong>El aprendizaje autom\u00e1tico <\/strong><strong>es, de manera sencilla, un proceso inteligente con capacidad de \u201caprender\u201d y de predecir a partir de un set de datos. <\/strong><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/consultoria-datos\/vision-artificial\/\">Aplicado a im\u00e1genes<\/a> obtenidas por <strong>sat\u00e9lites<\/strong>, adem\u00e1s de su uso para analizar c\u00f3mo evolucionan temporalmente las superficies, tambi\u00e9n es posible su implementaci\u00f3n para localizaci\u00f3n e identificaci\u00f3n de peque\u00f1os objetos o caracter\u00edsticas en series de im\u00e1genes que cubren grandes \u00e1reas territoriales mucho m\u00e1s r\u00e1pido y con m\u00e1s precisi\u00f3n que la visi\u00f3n del experto m\u00e1s experimentado.<\/p>\n<p>Las dos principales caracter\u00edsticas que determinan la percepci\u00f3n de las im\u00e1genes satelitales son la resoluci\u00f3n y la frecuencia de las im\u00e1genes utilizadas. La disponibilidad de <strong>im\u00e1genes de sat\u00e9lites<\/strong> es mayor cada d\u00eda y las m\u00e9tricas ofertadas mejoran en consecuencia, abriendo el abanico de posibilidades para aplicaciones que aporten soluciones a actividades y empresas de todo tipo.<\/p>\n<p>Por \u00faltimo, una herramienta muy interesante en los pasos finales del an\u00e1lisis espacial mediante <strong>Machine Learning<\/strong> son los <strong>Sistemas de Informaci\u00f3n Geogr\u00e1fica (GIS)<\/strong>, ya que su <strong>algoritmia<\/strong> puede ser aplicada a los mecanismos de <strong>an\u00e1lisis de geodatos<\/strong> para ofrecer informaci\u00f3n complementaria a los resultados obtenidos. Por ejemplo, con la implantaci\u00f3n de un software de gesti\u00f3n GIS, se pueden visualizar im\u00e1genes geolocalizadas, incluyendo la clasificaci\u00f3n dada por el algoritmo de Machine Learning.<\/p>\n<h2>\n<h2>Clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes de Sat\u00e9lite con Deep Learning\u200b<\/h2>\n<\/h2>\n<p>Una rama que ha surgido recientemente del <strong>Machine Learning<\/strong> es el <strong>Deep Learning<\/strong>, el cual se apoya en <strong>redes neurales artificiales<\/strong> generadas por ordenadores y basadas en el funcionamiento de las <strong>redes de neuronas<\/strong> biol\u00f3gicas, con el fin de imitar el funcionamiento del cerebro humano a la hora solucionar problemas mediante tres l\u00f3gicas principalmente:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Clasificaci\u00f3n:<\/strong> algoritmos vectoriales que generan capas de clasificaci\u00f3n de las diferentes superficies.<\/li>\n<li><strong>Agrupamiento: <\/strong>procesamiento de datos puntuales en grandes cantidades, detectar las acumulaciones de cierta entidad para analizarlos por separado de la muestra dispersa.<\/li>\n<li><strong>Algoritmos de predicci\u00f3n:<\/strong> de aplicaci\u00f3n en m\u00faltiples \u00e1reas de an\u00e1lisis, aportan conclusiones interpretables por personal t\u00e9cnico que defina y alimente los componentes que influencien el resultado a predecir.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p><strong>En una red neural profunda, a imagen de una humana, hay neuronas que responden a est\u00edmulos y est\u00e1n conectadas entre s\u00ed mediante capas.<\/strong><\/p>\n<p>En la primera capa, la capa de entrada, se reciben como fuente de entrada los datos que nutren la <strong>red neuronal<\/strong> y la \u00faltima <strong>capa de salida<\/strong> es el resultado visible de la red. Las capas intermedias, de las que desconocemos tanto los valores de entrada como los de salida, se conocen como <strong>capas ocultas<\/strong>: El concepto de <strong>Deep Learning<\/strong> tiene origen en el hecho de usar un gran n\u00famero de capas de computaci\u00f3n ocultas en las <strong>redes neuronales.<\/strong><\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img width=\"1000\" height=\"383\" src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/1.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/1.png 1000w, https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/1-300x115.png 300w, https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/1-768x294.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/p>\n<p>La evoluci\u00f3n del an\u00e1lisis de datos desde el Machine Learning hacia el <strong>Deep Learning<\/strong> ha sido posible gracias a la expansi\u00f3n de los siguientes desarrollos principalmente:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Big Data: <\/strong>con la democratizaci\u00f3n de Internet, la proliferaci\u00f3n del Internet de las cosas <strong>(IoT)<\/strong> como la implementaci\u00f3n de <strong>sensores,<\/strong> y el aumento exponencial de sat\u00e9lites tomando im\u00e1genes a diario de todo el mundo actualmente disponemos de una ingente cantidad de datos.<\/li>\n<li><strong>Capacidad computacional<\/strong>: debido al desarrollo de la nube y a las <strong>unidades de procesamiento gr\u00e1fico (GPUs)<\/strong>, que permiten el procesamiento en paralelo de miles de tareas, r\u00e1pida y econ\u00f3micamente, los recursos computacionales son enormes.<\/li>\n<li><strong>Mejoras en los algoritmos<\/strong>: como respuesta a algunas de las necesidades m\u00e1s acuciantes en cuanto al entrenamiento de las redes neurales profundas los investigadores han logrado aportar mejoras en los algoritmos y arquitecturas de red. Como consecuencia, los resultados que obtenidos mejoran r\u00e1pidamente en comparaci\u00f3n a algoritmos m\u00e1s sencillos.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Las redes neuronales convolucionales permiten clasificar f\u00e1cilmente im\u00e1genes.<\/strong><\/p>\n<p>Un tipo de redes neuronales, las <strong>redes neuronales convolucionales CNN (Convolutional Neural Networks)<\/strong>, permiten el an\u00e1lisis de im\u00e1genes\u00a0de una forma muy eficiente, evaluando grupos de p\u00edxeles y encontrando patrones, que ser\u00e1n asociados a la etiqueta correspondiente. Una vez el algoritmo ha sido entrenado con la cantidad suficiente de im\u00e1genes, el modelo de Deep Learning estar\u00e1 listo para enfrentarse a nuevas im\u00e1genes que no est\u00e9n clasificadas previamente, lo cual nos ofrece una herramienta muy potente a la hora de obtener informaci\u00f3n de nuestros datos de una forma r\u00e1pida y sencilla.<\/p>\n<h2>\n<h2>Aplicaciones de Deep Learning en An\u00e1lisis Geogr\u00e1fico<\/h2>\n<\/h2>\n<p>Una disciplina de la <strong>Inteligencia Artificial<\/strong> en la que <strong>Deep Learning<\/strong> ha destacado es en el campo de la <a href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/consultoria-datos\/vision-artificial\/\">visi\u00f3n computacional, visi\u00f3n artificial<\/a> o la capacidad de las computadoras de \u201cver\u201d.<\/p>\n<p>La gran rapidez con la que se generan las im\u00e1genes de dron, a\u00e9reas o de sat\u00e9lite, imposibilita su clasificaci\u00f3n y an\u00e1lisis para obtener resultados mediante m\u00e9todos anal\u00f3gicos.<\/p>\n<p>En <strong>LIS-Solutions<\/strong> desarrollamos todos los procesos necesarios para un an\u00e1lisis exhaustivo de los datos e ideamos propuestas a medida mediante una combinaci\u00f3n \u00f3ptima de sus <strong>or\u00edgenes de datos y tecnolog\u00edas<\/strong> para el tratamiento y visualizaci\u00f3n de la <strong>informaci\u00f3n geogr\u00e1fica, detecci\u00f3n y clasificaci\u00f3n <\/strong>de objetos, caracter\u00edsticas y eventos.<\/p>\n<p>Como aplicaciones orientadas al sector de la <strong>Inmolog\u00edstica<\/strong>, el an\u00e1lisis de im\u00e1genes de sat\u00e9lite en combinaci\u00f3n con t\u00e9cnicas de <strong>Deep Learning<\/strong> y anal\u00edtica avanzada para integran otras fuentes complementarias de datos (<strong>cartograf\u00eda digital<\/strong>, registro de la propiedad, catastro, etc) posibilitan:<\/p>\n<ul>\n<li>Identificaci\u00f3n autom\u00e1tica de parcelas disponibles.<\/li>\n<li>Detectar cambios en una propiedad o modificaciones en una parcela, per\u00edmetro o accesos.<\/li>\n<li>Identificar las caracter\u00edsticas de una propiedad mediante la identificaci\u00f3n de activos relevantes como edificios, piscinas, aparcamiento, vallas, cobertizos, tama\u00f1os de superficies, formas, etc.<\/li>\n<li>Evaluar siniestros producidos tras desastres naturales o provocados por el hombre.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\n<h2>Caso de uso en el sector de la Inmolog\u00edstica: Identificaci\u00f3n de a\u00e9rea de almacenes\u200b<\/h2>\n<\/h2>\n<p>Definida la necesidad de una <strong>operadora log\u00edstica internacional<\/strong> de localizar las mejores ubicaciones e instalaciones con el finde adquirir almacenes cercanos a \u00e1reas de distribuci\u00f3n masiva, <strong>LIS-Solutions<\/strong> desarroll\u00f3 una soluci\u00f3n de b\u00fasqueda a trav\u00e9s de im\u00e1genes satelitales relacionadas con los datos del catastro para la identificaci\u00f3n de parcelas y edificios clasificadas por potencialidad de compra.<\/p>\n<p>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img width=\"800\" height=\"376\" src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/4e51bf79-c6f7-4d4c-963c-15b560e4932e.jpg\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/4e51bf79-c6f7-4d4c-963c-15b560e4932e.jpg 800w, https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/4e51bf79-c6f7-4d4c-963c-15b560e4932e-300x141.jpg 300w, https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/4e51bf79-c6f7-4d4c-963c-15b560e4932e-768x361.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/p>\n<p>Mediante algoritmos de medici\u00f3n de la cuadraticidad de las superficies de las parcelas y los almacenes y el an\u00e1lisis de im\u00e1genes de sat\u00e9lite e informaci\u00f3n catastral se categorizaron en funci\u00f3n del tama\u00f1o, geometr\u00eda, simetr\u00eda, localizaci\u00f3n y precio por m2.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El Machine Learning o aprendizaje autom\u00e1tico posibilita la identificaci\u00f3n de patrones en los datos bas\u00e1ndose en algoritmos que clasifican cada factor seg\u00fan su grado de influencia aprendiendo y mejorando el proceso continuamente La Inteligencia Artificial (AI) se centra en la investigaci\u00f3n de un amplio abanico de conceptos, como el razonamiento, la representaci\u00f3n del conocimiento, la [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1484,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0},"categories":[111,42],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v20.1 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ 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