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La extracción de masas de agua a partir de imágenes de satélite nos ayuda a estudiar los recursos hídricos. Debido a los constantes cambios meteorológicos y al aumento del calentamiento global, es necesario hacer un seguimiento de los cambios en los recursos hídricos para estudiar su impacto en el medio ambiente. Desde la agricultura hasta la industria, las masas de agua desempeñan un papel importante en la producción. Las masas de agua desempeñan un papel importante en el mantenimiento del equilibrio medioambiental. Para estudiar las masas de agua, la adquisición de imágenes por satélite de…mehr

Produktbeschreibung
La extracción de masas de agua a partir de imágenes de satélite nos ayuda a estudiar los recursos hídricos. Debido a los constantes cambios meteorológicos y al aumento del calentamiento global, es necesario hacer un seguimiento de los cambios en los recursos hídricos para estudiar su impacto en el medio ambiente. Desde la agricultura hasta la industria, las masas de agua desempeñan un papel importante en la producción. Las masas de agua desempeñan un papel importante en el mantenimiento del equilibrio medioambiental. Para estudiar las masas de agua, la adquisición de imágenes por satélite de alta resolución es un paso importante. Pero incluso después de recibir imágenes de alta resolución, hay algunos problemas a los que hay que hacer frente durante la extracción de masas de agua a partir de imágenes de satélite. Una de las tareas más difíciles es distinguir entre las masas de agua y las sombras que las rodean. La detección de masas de agua estrechas también supone un reto. El estudio de las masas de agua nos ayuda en la detección de inundaciones, la detección de corrientes de aire y el estudio de recursos, así como en la forma en que estas masas de agua pueden utilizarse para desarrollar el transporte de agua.
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Autorenporträt
Sakshi Vaibhav Dixit se licenció en Ingeniería por la SPPU en 2023 y cursa un máster en Ciencias (MS) en el Illinois Institute of Technology de Chicago (EE. UU.). Su área de investigación incluye la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.