MODELO FOTOGRAMETRICO DEEP LEARNING PARA LA DETECCIÓN DE VIVIENDAS EN LOS PREDIOS DE LA ZONA CENTRAL DEL MUNICIPIO DE COBIJA

Abstract

La fotogrametría de drones es una tendencia actual y creciente que acompaña a las nuevas tecnologías en el campo de la ingeniería, así mismo el Deep Learning es una tecnología que se asocia a la tecnología de sistemas de información geográfica. El problema principal de la investigación consiste en: ¿Cómo detectar las viviendas de los predios de la zona central del Municipio de Cobija a través de Tecnología de Redes Neuronales? El objetivo de la tesis de grado es Diseñar el Modelo Fotogramétrico Deep Learning para la detección de vivienda en los predios de la Zona Central del Municipio de Cobija. Para responder a la pregunta de investigación, se diseña una metodología de levantamiento fotogramétrico con drones, desde el análisis y estudio de la región a aplicar la investigación, luego se captura y procesa las imágenes posteriormente se diseña la inclusión de Deep Learning para establecer un modelo de detección de viviendas en el centro del Municipio de Cobija. Los principales resultados de la investigación en relación al modelo fotogramétrico Deep Learning son: la altura ideal a base de la resolución espacial (GSD), para cada muestra obtenida, en la muestra 1 a 77m. y GSD 0.018m/px., muestra 2 a 76m GSD 0.017m/px y muestra 3 a 70m GSD 0.0164 m/px. que permite obtener un ortomosaico de calidad donde se visualizan las viviendas del Centro del Municipio de Cobija. En cuanto al procesamiento de imágenes, se obtuvo 235 imágenes procesadas en el software PIX4D. Mediante el modelo diseñado se obtuvo resultados aceptables tales como en la muestra 1 a un 87.9%, muestra 2 a un 74.1% y muestra 3 a un 82.9%, y en conjunto el modelo aplicado a todas las muestras tuvo un resultado de 84.3%, logrando detectar un total de 122 viviendas. En el modelo de detección de vivienda surge una dificultad por la densidad vegetal que cubre partes de las viviendas, haciéndolo no detectable o detectar una falsa vivienda, otra dificultad está en la diversidad de materiales de construcción de los techos, automóviles o sombrillas de las motocicletas los mismos que pueden ser detectados por el modelo como viviendas. Por lo tanto; Se recomienda estandarizar los techados o terrazas mediante el ente regulador de viviendas (Catastro) del Municipio de Cobija, para poder establecer un patrón de buena calidad y generar un data set más preciso que ayude a detectar las viviendas.