DEVELOPMENT AND COMPARISON OF THREE UNET ARCHITECTURE MODELS FOR CLOUD DETECTION ON SATELLITE IMAGERY

Abstract

En muchas de las imágenes que toma un instrumento a bordo de un satélite es muy probable que aparezcan nubes. Estas constituyen un verdadero obstáculo a la hora de explotar el archivo de im¿agenes de sat¿elite para aplicaciones de teledetección. Esto quiere decir que estas nubes deben ser identificadas y, en ocasiones, eliminadas, para poder alcanzar con éxito el objetivo de una misión de Observación de la Tierra. Teniendo en cuenta la cantidad de imágenes producidas y recibidas hoy en día, se necesita una herramienta automatizada que sea capaz de hacer esta discriminación. El objetivo de este proyecto es desarrollar esta herramienta utilizando la arquitectura de machine learning U-Net para detectar correctamente y con precisión las nubes en las im¿agenes de Sentinel-2. Se presentarán y compararán tres modelos de machine learning basados en U-Net con el fin de obtener el mejor resultado posible.