2025-06-032024https://hdl.handle.net/20.500.12272/13142En este trabajo, se evalua la influencia ´ de tecnicas de preprocesamiento utilizando Wavelet en ´ la clasificacion de barcos mediante redes neuronales ´ convolucionales (CNN). Las imagenes SAR, por su ca- ´ pacidad de adquisicion en condiciones adversas, resulta ´ utiles para la identificaci ´ on de embarcaciones no cola- ´ borativas en zonas de explotacion exclusiva, el principal ´ problema en el uso de estas imagenes, es el ruido ´ ”speckle”. Se analiza como la eliminaci ´ on de ruido ´ puede mejorar o empeorar la tarea de clasificacion. ´ Se explica el uso de Wavelets para reducir el ruido, especialmente mediante tecnicas de umbralizaci ´ on, y ´ como esto afecta el entrenamiento de CNN. Se realiza- ´ ron pruebas con 30 configuraciones diferentes de CNN y 58 diferentes Transformadas de Wavelets (TW) para el preprocesamiento de imagenes, eligiendo finalmente ´ aquella que mostro un mejor rendimiento.pdfesinfo:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Base de datosImágenes satelitales SARanálisis estadísticoinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectKarim Alejandra, Nemer Pellizahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/2024