APRENDIZAJE AUTOMÁTICO PROFUNDO NO SUPERVISADO. UNA APLICACIÓN A LA RECONSTRUCCIÓN DE IMÁGENES SATELITALES

Abstract

El documento se centra en la explicación, modificación e implementación de un algoritmo para la detección y eliminación de nubes y sombras en imágenes satelitales, basado en el trabajo de Y. Zhang, C. Zhao, Y. Wu, y J. Luo, titulado ¿Remote Sensing Image Cloud Removal by Deep Image Prior with a Multitemporal Constraint¿. Este algoritmo emplea la técnica de Deep Image Prior utilizando aprendizaje automático no supervisado.

Se introducen los conceptos necesarios para comprender el algoritmo, incluyendo la modelización matemática de las imágenes y los fundamentos del aprendizaje automático. Se detalla el enfoque de la solución basada en Deep Image Prior y la configuración de la red neuronal convolucional utilizada. El algoritmo ha sido implementado en Python y está disponible en GitHub y Google Colab. Asimismo, se presentan los resultados y el análisis derivados de esta implementación, destacando su eficacia y posibles aplicaciones.