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Segmentation Model for Identifying Roads Driving Deforestation in the Peruvian Amazon Using Satellite Imagery

Year: 2026
Type: dissertation
Abstract: En el presente trabajo se desarrolla un modelo de segmentación a partir de imágenes satelitales con el objetivo de identificar los caminos que contribuyen a la deforestación en la Amazonía del Perú. La información satelital fue obtenida mediante la plataforma Google Earth Engine, lo que permitió acceder a imágenes multiespectrales con la resolución y cobertura necesarias para abordar el problema. La metodología se centra en la construcción y entrenamiento de modelos de segmentación semántica, con un enfoque comparativo entre diferentes arquitecturas de redes neuronales profundas. En primer lugar, se implementó la arquitectura base de U-Net, reconocida en la literatura por su efectividad en tareas de segmentación semántica. Posteriormente, se incorporó un mecanismo de atención dentro de la U-Net, con el propósito de mejorar la capacidad del modelo para focalizarse en regiones relevantes de la imagen, como las trazas de caminos inmersas en la densa cobertura forestal. Finalmente, se exploró el uso de transfer learning empleando un codificador preentrenado ResNet34 como backbone dentro de la U-Net, con el fin de aprovechar características previamente aprendidas y optimizar el rendimiento en un escenario de datos limitados. Los modelos entrenados fueron evaluados mediante la métrica Intersection over Union (IoU), obteniéndose un desempeño máximo en las imágenes de prueba de 52.66%, valor que, si bien refleja las dificultades intrínsecas de la tarea, evidencia el potencial de estas técnicas para la detección automática de infraestructura vial relacionada con procesos de deforestación. Los resultados constituyen un aporte inicial hacia el monitoreo automatizado de caminos en ecosistemas amazónicos.
Language: Spanish
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7162227715
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