CSISNE: Plugin de QGIS para Clasificaciones Supervisadas

El día de hoy hablare acerca del proyecto de tesis de unas estudiantes de la especialización de Sistemas de Información Geográfica dela Universidad Distrital Francisco José de Caldas concretamente de las estudiantes: Andrea Niyibeth Girón Gómez & Laura Susana Patarroyo Chaparro. El proyecto lleva por nombre "CSISNE Plugin para la clasificación supervisada de imágenes satelitales mediante el uso del algoritmo perceptron multicapa basados en redes neuronales" 

El proyecto fue realizado debido a que como es bien sabido aunque existen diferentes técnicas para la clasificación de imágenes en teledeteccion como lo son (mínima distancia, máxima verosimilitud, vecino mas cercano, entre otros), ninguno de ellos ha sido desarrollado para código abierto en el software QGIS como un plugin no convencional para la clasificación por redes neuronales. 

Básicamente las autoras sustentan su proyecto de la siguiente manera: "La implementación del plugin en QGIS de clasificación supervisada de imágenes satelitales multiespectrales, mediante un algoritmo no convencional de redes neuronales en adelante CSISNE, permite a los usuarios contar con una clasificación basada en el aprendizaje automático, el cual utiliza pesos que se encuentran relacionados con capas que presentan un comportamiento semejante al de las neuronas, estas capas se encuentran directamente relacionadas con el número de coberturas identificadas inicialmente en la imagen, sobre las cuales se realizan las iteraciones hasta alcanzar el mínimo error deseado". 

El método utilizado para este proyecto de redes neuronales se conoce como Perceptrón Multicapa (MLP - Multi Layer Perceptron), que basicamente toma la informacion del conjunto de datos y asigna las dimensiones para seguir una funcion no lineal, tomando las capas iniciales como el conjunto de neuronas que va a utilizar. Brindando información del porcentaje error y la exactitud tanto de productor como del usuario, estos factores brindan al usuario una percepción del grado de precisión de la clasificación realizada. 

Para concluir, CSISNE es una herramienta que permite realizar la clasificación supervisada de imágenes satelitales mediante el ingreso por parte del usuario de una imagen y unos archivos que permitan conocer su comportamiento inicial.