Machine Learning
aplicado a datos rasterizados

Objetivos

Los principales objetivos del módulo son:

• Entender que son las imágenes multiespectrales
• Obtener resúmenes estadísticos de imágenes multiespectrales
• Aplicar algoritmos de machine learning a imágenes multiespectrales

Programa

Este módulo pertenece al programa formativo Avanzado del Aragón EDIH.

1. Imágenes multiespectrales

• ¿Qué son las Imágenes multiespectrales?
• Usos tradicionales de las imágenes multiespectrales.
• Comparativa de fuentes de datos de imágenes multiespectrales.

2. Algoritmia de ML sobre datos (derivados) de Imágenes Multiespectrales I.

• Imágenes cercanas y de muy alta resolución -> ver vínculo con visión
• Imágenes de drones y aviones

3. Algoritmia de ML sobre datos (derivados) de Imágenes Multiespectrales II.

• Imágenes de satélite
• Algoritmia de superresolución

4. Grapevine: en ejemplo práctico.

A quién va dirigido

Está dirigido a personas con conocimientos de programación e Inteligencia Artificial que quieran ampliar su conocimiento al procesamiento y uso de imágenes aéreas.

Requisitos:

• Conocimientos avanzados de Python en el uso de imágenes geoposicionadas (de satélite) utilizando librerías específicas para su procesado con DataFrames (Pillow, rasterio, etc.).
• Ordenador portátil

Profesorado

• Francisco Lacueva – Equipo Big Data y Sistemas Cognitivos del Instituto Tecnológico de Aragón.
• Gorka Labata – Equipo Big Data y Sistemas Cognitivos del Instituto Tecnológico de Aragón.

Horario, fecha y lugar

• Duración total: 6h
• Fechas: 2024
• Horario: 16 a 19h
• Lugar: Instituto Tecnológico de Aragón. C/ María de Luna, 7 (edificio blanco), 50018 Zaragoza
• Número máximo de asistentes: 15 personas

Inscripción

Próximamente en 2024