Comparativo de funciones Kernel en la clasificación de zonas de irradiancia a partir de imágenes satelitales multiespectrales
Resumen
Debido a la creciente demanda de energía y al eminente calentamiento global, existe especial interés en la predicción de irradiancia basada en la reflectancia obtenida de satélites como el Landsat de la NASA, ya que permite saber dónde es más eficiente colocar receptores fotovoltaicos. Si bien existen estudios para la obtención de modelos de regresión con funciones Kernel alternativas, se desconoce su desempeño para modelos de clasificación, y es aquí donde se enfoca esta investigación. El estudio combina funciones de Kernel alternativas al algoritmo máquinas de soporte vectorial (SVM) para problemas de clasificación, donde se explora la mejor configuración para estos algoritmos, y así finalmente obtener un conjunto de mapas de irradiancia zonificados por clase.
Palabras clave
clasificación, energía fotovoltaica, funciones Kernel, imágenes satelitales multiespectrales, Landsat, máquinas de soporte vectorial
Biografía del autor/a
Dalila-Mercedes Pachajoa
Roles: Análisis Formal, Preprocesamiento de datos, Investigación, Metodología, Software, Validación, Visualización, Escritura-Borrador Original, Escritura-Revisión y Edición.
Héctor Mora-Paz
Roles: Análisis Formal, Preprocesamiento de datos, Investigación, Metodología, Software, Visualización, Escritura-Borrador Original, Escritura-Revisión y Edición.
Dagoberto Mayorca-Torres
Roles: Conceptualización, Metodología, Validación, Escritura-Borrador Original, , Escritura-Revisión y Edición.
Referencias
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