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En los últimos años, las técnicas de aprendizaje automático se han utilizado cada vez más para analizar la gran cantidad de datos recopilados por la misión Landsat, que ha estado dando la vuelta al mundo durante más de 50 años. Los datos se han utilizado para clasificar diferentes tipos de cobertura del suelo, detectar cambios en los paisajes a lo largo del tiempo y mapear el impacto de la actividad humana en el medio ambiente. Con el campo en constante evolución, los investigadores están desarrollando nuevos modelos de aprendizaje profundo para mejorar la precisión y la eficiencia del análisis y extraer aún más información de los datos. Estos son solo algunos ejemplos de cómo la combinación de datos de Landsat y aprendizaje automático proporciona una mejor comprensión del pasado, presente y futuro de nuestro planeta.

Créditos musicales: “Cien días” Florian Moenks[ GEMA ] Matthew Anderson[ PRS ] Volta Music
“Natural Response” Jonathan Elias[ ASCAP ] Sarah Trevinop [ASCAP] EVO
Inteligencia Artificial” Mateo Pagamici [SUISA] Max Molling [SUISA] Nuvotone Stratos

Crédito: Centro de Vuelo Espacial Goddard de la NASA / Estudio de Visualización Científica
Chris Burns [KBRWyle]: Productor principal
Chris Burns [KBRWyle]: Escritor principal

Subtítulos en español.
https://noticientec.blogspot.com/
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Paco Gil

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