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Keynote speech en Guayaquil sobre GeoAI aplicada a la Tierra digital
(2025/10/02)
Keynote speech en Guayaquil sobre GeoAI aplicada a la Tierra digital
(2025/10/02)
El 2 de octubre de 2025, el catedrático Fernando J. Aguilar impartió la conferencia magistral “Deep Learning y Remote Sensing: una sinergia disruptiva para la innovación y generación de conocimiento” en el II Congreso Internacional Multidisciplinario de Investigación y Tecnología para el Conocimiento (CIMITC), Universidad de Guayaquil. Presentó avances de GeoAI con ejemplos prácticos: detección de cultivos bajo invernadero combinando Sentinel-2 y superresolución GAN con Pleiades Neo; inventario automático de plantaciones de teca mediante modelos YOLOX y estimación de altura; y evaluación de daños en carreteras con redes de segmentación y clasificación, apoyadas en imágenes VHR y UAV. La charla subrayó cómo la convergencia entre DL y teledetección habilita tareas antes inabordables y acelera aplicaciones ambientales y de gestión del territorio.
El 2 de octubre de 2025, el catedrático Fernando J. Aguilar impartió la conferencia magistral “Deep Learning y Remote Sensing: una sinergia disruptiva para la innovación y generación de conocimiento” en el II Congreso Internacional Multidisciplinario de Investigación y Tecnología para el Conocimiento (CIMITC), Universidad de Guayaquil. Presentó avances de GeoAI con ejemplos prácticos: detección de cultivos bajo invernadero combinando Sentinel-2 y superresolución GAN con Pleiades Neo; inventario automático de plantaciones de teca mediante modelos YOLOX y estimación de altura; y evaluación de daños en carreteras con redes de segmentación y clasificación, apoyadas en imágenes VHR y UAV. La charla subrayó cómo la convergencia entre DL y teledetección habilita tareas antes inabordables y acelera aplicaciones ambientales y de gestión del territorio.
SOTER se alza con uno de los premios en la XXXIV edición de INGEGRAF
(2025/07/27)
SOTER se alza con uno de los premios en la XXXIV edición de INGEGRAF
(2025/07/27)
Entre el pasado 25-27 de junio tuvo lugar el congreso 34th INGEGRAF International Conference en Sevilla, en el que SOTER dejó huella de la mano del catedrático Fernando J. Aguilar, al recibir el primer premio a la mejor comunicación en el topic Tools and Methodologies for Management and Analysis of Spatial Data. En su ponencia “Automated Detection and Geolocation of Teak Trees based on Deep Learning from Very-High-Resolution RGB UAV Imagery”, Fernando J. Aguilar presentó un sistema que detecta y geolocaliza tecas en plantaciones extensas a partir de imágenes UAV VHR (120 m) con modelos YOLOX. Entrenado con 4.485 árboles etiquetados y validado en ocho parcelas independientes, el mejor modelo (YOLOX-small) alcanzó 94,74 % de precisión, 82,40 % de exhaustividad y 87,91 % de F1, demostrando su utilidad para inventarios rápidos, estimación de altura/cobertura y apoyo a decisiones selvícolas. El equipo plantea extender la metodología a otras especies (banano, balsa) y a imágenes satelitales VHR, reforzando el impacto ambiental positivo de una gestión forestal más eficiente. [ampliar información]
Entre el pasado 25-27 de junio tuvo lugar el congreso 34th INGEGRAF International Conference en Sevilla, en el que SOTER dejó huella de la mano del catedrático Fernando J. Aguilar, al recibir el primer premio a la mejor comunicación en el topic Tools and Methodologies for Management and Analysis of Spatial Data. En su ponencia “Automated Detection and Geolocation of Teak Trees based on Deep Learning from Very-High-Resolution RGB UAV Imagery”, Fernando J. Aguilar presentó un sistema que detecta y geolocaliza tecas en plantaciones extensas a partir de imágenes UAV VHR (120 m) con modelos YOLOX. Entrenado con 4.485 árboles etiquetados y validado en ocho parcelas independientes, el mejor modelo (YOLOX-small) alcanzó 94,74 % de precisión, 82,40 % de exhaustividad y 87,91 % de F1, demostrando su utilidad para inventarios rápidos, estimación de altura/cobertura y apoyo a decisiones selvícolas. El equipo plantea extender la metodología a otras especies (banano, balsa) y a imágenes satelitales VHR, reforzando el impacto ambiental positivo de una gestión forestal más eficiente. [ampliar información]
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