Geoinformática y geoestadística: descripción general

Enfoque de predicción de objetos espaciales en caso de sequía mediante redes neuronales artificiales

Berhan G, Tadesse T y Atnafu S

Enfoque de predicción de objetos espaciales en caso de sequía mediante redes neuronales artificiales

El concepto de identificación y modelado de objetos ha impulsado un largo esfuerzo científico para convertir imágenes captadas por teledetección en fenómenos geográficos . El objetivo de este artículo fue desarrollar un nuevo concepto para caracterizar e identificar objetos espaciales de sequía a partir de imágenes satelitales para mejorar la predicción y mitigación de sequías utilizando una red neuronal artificial (RNA) de retropropagación. Para caracterizar la sequía como un objeto espacial, se utilizaron 11 atributos de múltiples sensores y resoluciones (como el índice de vegetación de desviación estandarizada de diferencia normalizada [SDNDVI], el modelo digital de elevación [DEM], la capacidad de retención de agua del suelo, las regiones ecológicas, la cobertura terrestre, el índice de precipitación estándar [SPI] y los índices oceánicos.