A partir del cruce de múltiples productos internacionales de LCLU se generan datasets diferidos para el entrenamiento de algoritmos de machine learning especializados hacia los diferentes climas presentes en Latinoamérica y el Caribe. El producto resultante se contrasta con aquellos ya disponibles y se establecen los pasos a seguir para la obtención de resultados más precisos y la inclusión de una mayor cantidad de coberturas de suelo en las siguientes iteraciones del proyecto Land Cover del Centro Regional CopernicusLAC Chile.
Máximo restringido de puentes…
Seminars, Seminario de Probabilidades de Chile