Redes Neuronales Y Teledetección Aplicadas A La Distribución Espacial De Material En Suspensión En Cuerpos De Agua.

Abstract

Este trabajo presenta la combinación de dos técnicas modernas: Redes
Neuronales Artificiales y Teledetección. Se desarrolló un modelo de distribución espacial
basado en Redes Neuronales Artificiales que determina la relación existente entre la
concentración de material en suspensión (MES) en un cuerpo lagunar y un conjunto de
valores de reflectividades medidos con sensores remotos de la serie LANDSAT (5 y 7) basado
en la estrategia desarrollada por O. Dölling (2001) para selección de variables explicativas,
diseño, entrenamiento y validación de modelos de redes. El lugar de estudio seleccionado es
la laguna de Los Patos - Brasil. La metodología utilizada para entrenar las Redes
Neuronales se basó en un aprendizaje de tipo supervisado. Los valores de entrada
correspondieron a reflectividades de distintas bandas, mientras que los de salida
correspondieron a valores de MES medidos en 4 campañas de monitoreo durante el año 1999
sobre 10 estaciones cada una, lo que hace un total de 40 ejemplos procesados. La Red
Neuronal Artificial ajustada entrega valores correctos (error menor que 20%) de MES para
datos de reflectividades que no se tuvieron en cuenta durante el proceso de entrenamiento,
garantizando una buena capacidad de generalización y su validez de aplicación en un
modelo de distribución espacial de parámetros sedimentológicos.