Medina Daza, Rubén JavierGonzález Herreño, David Eduardo2021-09-302021-09-302021-08-18http://hdl.handle.net/11349/26730Las aplicaciones de la percepción remota son diversas, con el procesamiento de imágenes satelitales se puede obtener información espacial de alto nivel, es así que en Google Earth Engine GEE es posible implementar clasificadores Machine Learning -ML para identificar coberturas, estas clasificaciones pueden ser usadas en diferentes estudios como insumo, en este caso para la implementación del de Catastro Multipropósito en Colombia, dado que esta requiere focalizar esfuerzos en determinados municipios. Con este trabajo se pretenden identificar los cambios espaciales que pudieron tener lugar en el caso de estudio Socha Boyacá y en el caso de validación Popayán Cauca entre los años 2015 y 2020, usando imágenes de ultra alta resolución espacial de la cámara Vexcel Ultracam D del IGAC, para esto se evaluó la precisión de algunos de los clasificadores de ML disponibles en GEE, los resultados indicaron que el clasificador Random Forest presento mayor precisión.Remote Sensing has several applications, by processing satellite images it is possible to obtain high-level spatial information, thus in Google Earth Engine -GEE it is possible to deploy Machine Learning -ML classifiers to identify Land Use Land Cover- LULC data, these classifications are inputs in different studies, in this case for implementing Multipurpose Cadastre in Colombia, it requires targeting efforts in specific territories. With this work, we pretend to identify the spatial changes that could take place in the case study Socha Boyaca and in the validation case Popayan Cauca between 2015 and 2020, using Vexcel Ultracam D very high spatial resolution images provide by IGAC, the accuracy of different ML classifiers available in GEE was assessed, the results indicated Random Forest classifier showed higher accuracy than others.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Percepción remotaDetección de cambiosClasificación de imágenes satelitalesGoogle Earth EngineImágenes de Ultra Alta Resolución EspacialMaestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones - Tesis y disertaciones académicasPercepción remota - Socha (Boyacá, Colombia)Percepción remota - Popayán (Cauca, Colombia)Detección a distancia - Socha (Boyacá, Colombia)Detección a distancia - Popayán (Cauca, Colombia)Teledetección geográfica - Socha (Boyacá, Colombia)Teledetección geográfica - Popayán (Cauca, Colombia)info:eu-repo/semantics/openAccessRemote sensingChange detectionRemote sensing images classificationGoogle Earth EngineVery High Spatial Resolution ImagesPasantíaAbierto (Texto Completo)