El artículo titulado “Multispectral Semantic Segmentation for Land Cover Classification: An Overview” que fue realizado bajo la autoría de Leo Ramos & Angel D. Sappa (Investigador del CIDIS), fue publicado fue publicado en la revista de alto impacto “IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing”, la cual es una revista publica artículos que abordan temas y técnicas actuales en teledetección e in situ aplicada, su integración y modelado aplicado y creación de información para comprender la Tierra.
El presente estudio está basado en el análisis de la clasificación de la cubierta terrestre (CCT), el mismo que es un proceso utilizado para clasificar la superficie terrestre en distintos tipos de suelo. Esta clasificación es vital para la conservación del medio ambiente, la planificación urbanística, la gestión agrícola y la investigación sobre el cambio climático, datos esenciales para la toma de decisiones sostenibles.
El uso de imágenes multiespectrales (MSI), que captan datos más allá del espectro visible ha surgido como una de las modalidades de imagen más utilizadas para abordar esta tarea, incluidas las técnicas de segmentación semántica las cuales desempeñan un papel fundamental en este ámbito, ya que permiten la limitación y etiquetado de las clases de cubierta terrestre dentro de las imágenes.
Mediante este análisis, el objetivo del artículo es proporcionar información valiosa sobre el estado actual de la MSSS para la LCC, contribuyendo al desarrollo y la comprensión en curso de este dinámico campo, al tiempo que se ofrecen perspectivas para futura líneas de investigación.
Felicitamos el trabajo de los autores, el cual nos permite evidenciar que todo el esfuerzo realizado en investigaciones puede ser de provecho para la sociedad mundial.
 |
 |
 |