Se utilizan las herramientas GDAL y Orfeo Toolbox en la primera etapa del pre-procesamiento de los datos. Luego, se emplean nuestros paquetes satproc y unetseg para la generación del dataset y modelo de ML respectivamente.
Este repositorio contiene un conjunto de notebooks de Jupyter, que describen los pasos necesarios:
- Entrenamiento: Se procesan las imágenes satelitales y la verdad de campo para generar el dataset de entrenamiento. Luego se entrena y evalua el modelo.
- Prediccion: Predicción sobre la región de interés y procesamiento de los resultados de la predicción.
Reportes de bugs y pull requests pueden ser reportados en la página de issues de este repositorio. Este proyecto está destinado a ser un espacio seguro y acogedor para la colaboración, y se espera que los contribuyentes se adhieran al código de conducta Contributor Covenant.
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