El Cambio Climático está provocando temperaturas más cálidas que aumentan la evaporación del suelo, haciendo que los períodos con bajas precipitaciones sean más secos que en condiciones más frías, contribuyendo al fortalecimiento de un problema ya conocido la sequía. La sequía a pesar de la pandemia del Covid-19, sigue afectando a varias regiones de Bolivia (Oruro, Potosí, Cochabamba, Sucre, Tarija, Santa Cruz y La Paz), provocados por fenómenos climáticos. Las temporadas de lluvia en todo el territorio de Bolivia, provocan según la morfología y la composición del suelo cambios en la cobertura de suelo, este elemento vital generalmente se desperdicia en épocas de sequía por lo cual mediante una correcta monitorización permitiria la creación de atajados artificiales (geomembranas), que brinden agua para el consumo humano y productivo de comunidades alejadas de centros urbanos o brinden datos útiles para reorientar las politicas públicas de cambio climatico
Modelo de segmentación de superficies de agua del proyecto HackCities desarrollado con Google Earth Engine y TensorFlow.
El proyecto busca monitorear la cobertura de agua en una región especifica, para desarrollar mejores politicas ambientales en pro de preservar y/o utilizar de manera mas eficiente nuestras fuentes de agua naturales.
Imagenes de la región objetivo para las pruebas del modelo: Laguna Alalay
Región objetivo de la imagen en formato RGB
Aplicación de la conversion de bandas de tipo de clasificación a la Region objetivo para obtener los tipos de cobertura.
Modelo Convolucional aplicado
Gráficos de entrenamiento y validación
Resultados del modelo, observamos los cambios en el terreno.
Obtenemos imagenes y sus predicciones, en nuestro caso un terreno ubicado en el departamento de Cochabamba cerca a Coari.
- Google Colab (Colaboratory)
- Google Earth Engine
- TensorFlow
- Keras
- Apache Beam
- Numpy
- Matplotlib
El proyecto permite una consulta a imagenes de GEE y da claridad sobre como aplicar modelos deredes neuronales sobre esas imagenes.
El cuaderno de Colab presente en el repositorio muestra cómo crear el proyecto, entrenarlo con datos de Earth Engine, hacer predicciones sobre imágenes.
1° escargue el archivo en formato zip.
2° Despues descomprima la carpeta
3° Suba el archivo .ipynb a su entorno colab.
Y eso es todo luego puede ejecutar el proyecto en su entorno colab.
- Эфраим Аланока
- Federico Ortega Chura
- Juan Carlos Sanchez Calle
- Delma Dafné Torrico Flores
- Catalog Sentinel-2 MSI: MultiSpectral Instrument, Level-1C
https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/COPERNICUS_S2#bands
- Catalog ESA WorldCover 10m v100
https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/ESA_WorldCover_v100
- Measuring climate and land changes with AI
- DeepGlobe Land Cover Classification Challenge
https://competitions.codalab.org/competitions/18468
- Kaggle
https://www.kaggle.com/balraj98/deepglobe-land-cover-classification-dataset
- Recursos adicionales para FCNs and Segmentation:
Guide to Semantic Segmentation
Understanding and Implementing a Fully Convolutional Network
An Overview of Image Segmentation
Simple Example of Semantic Segmentation
Metrics to Evaluate Semantic Segmentation Model
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