Redes neuronales convolucionales para el análisis de imagenes tomadas a campos de cultivo

Abstract

El análisis y la clasificación de imágenes dentro de la inteligencia artificial es uno de los temas que está teniendo una gran importancia dentro de la comunidad científica, ya que, gracias a los métodos y algoritmos utilizados es posible obtener datos importantes de una determinada selección de imágenes que nos pueden ayudar a generar conocimiento de cualquier tipo. Las Redes Neuronales Convolucionales (CNN, por sus siglas en inglés), es uno de los tipos de redes neuronales artificiales que nos permiten imitar la visión del ser humano, es decir, ver de manera artificial usando componentes de hardware y software. En este caso, las imágenes que se obtienen para el proyecto se adquieren a partir del uso vehículos aéreos no tripulados (UAV, por sus siglas en inglés), esto para analizar o procesar las imágenes adquiridas e identificar ciertas características que pueden presentarse en los campos de cultivo como; humedad, crecimiento regular o irregular de la plantación, plagas, maleza, alteraciones en el suelo o contaminación del mismo, etc. Para este proyecto se presenta el análisis de una red neuronal convolucional para identificar humedad dentro de un campo de cultivo usando Keras, que es una librería de Python que permite realizar análisis de imágenes.