2025-06-032025https://hdl.handle.net/20.500.12272/13138Dentro de la clasificación de imágenes satelitales de tipo SAR (Radar de Apertura Sintética) utilizando Inteligencia Artificial (AI), el uso de preprocesamiento influye fuertemente en el resultado final. En este trabajo se muestra el comportamiento de las 10 combinaciones Wavelet CNN (Redes Neuronales Convolucionales) más eficientes, para lo cual se aplicaron 58 Transformadas Wavelets, a modo de preprocesamiento, combinando tipo de función y niveles, a imágenes SAR de una base de datos de 20.000 navíos. Se utilizó cada una de estas configuraciones para el entrenamiento de 50 estructuras diferentes de CNN. Con estos resultados se elaboró el presente informe.pdfesinfo:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/aprendizaje y sistemas adaptativosprocesamiento de imágeneswaveletsimágenes satelitales SARinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectKarim Alejandra, Nemer Pellizattps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/