This project aims to evaluate commonly used machine learning algorithms for object detection and determine the most suitable one for tree detection using 3D satellite data. The objective is to contribute to the development of innovative technologies for the detection and monitoring of forest vegetation, which may have important implications for the management and conservation of natural resources, prevention of forest fires, and improve the installation of telecommunications towers. The project involves investigating the existing literature on machine learning algorithms for object detection, selecting relevant algorithms for tree detection, evaluating their effectiveness using 3D satellite data, identifying their limitations and challenges, and providing a detailed comparison of their performance. The results of this study will be used to present recommendations for future research in the field of tree detection using 3D satellite models and machine learning.
Este proyecto tiene como objetivo evaluar los algoritmos de aprendizaje automático de uso común para la detección de objetos y determinar el más adecuado para la detección de árboles utilizando datos satelitales 3D. El objetivo es contribuir al desarrollo de tecnologías innovadoras para la detección y seguimiento de la vegetación forestal, que pueden tener importantes implicaciones para la gestión y conservación de los recursos naturales, la prevención de incendios forestales y la mejora de la instalación de torres de telecomunicaciones. El proyecto implica investigar la literatura existente sobre algoritmos de aprendizaje automático para la detección de objetos, seleccionar algoritmos relevantes para la detección de árboles, evaluar su eficacia utilizando datos satelitales 3D, identificar sus limitaciones y desafíos, y proporcionar una comparación detallada de su rendimiento. Los resultados de este estudio se utilizarán para presentar recomendaciones para futuras investigaciones en el campo de la detección de árboles utilizando modelos satelitales 3D y aprendizaje automático.
Aquest projecte pretén avaluar els algorismes d’aprenentatge automàtic d’ús habitual per a la detecció d’objectes i determinar el més adequat per a la detecció d’arbres mitjançant dades de satèl·lit 3D. L’objectiu és contribuir al desenvolupament de tecnologies innovadores per a la detecció i seguiment de la vegetació forestal, que poden tenir implicacions importants per a la gestió i conservació dels recursos naturals, la prevenció d’incendis forestals i la millora de la instal·lació de torres de telecomunicacions. El projecte consisteix a investigar la literatura existent sobre algorismes d’aprenentatge automàtic per a la detecció d’objectes, seleccionar algorismes rellevants per a la detecció d’arbres, avaluar la seva eficàcia mitjançant dades de satèl·lit 3D, identificar les seves limitacions i reptes i proporcionar una comparació detallada del seu rendiment. Els resultats d’aquest estudi s’utilitzaran per presentar recomanacions per a futures investigacions en el camp de la detecció d’arbres mitjançant models de satèl·lit 3D i aprenentatge automàtic.
