Nuestras soluciones
Superresolución aplicada a energía
y telecomunicaciones
Sector: Energía y Telecomunicaciones
Actividad: Geoespacial y observación de la tierra
Las técnicas de Superresolución (SR) aplicadas al repositorio Sentinel-2, permiten tener acceso a imágenes de muy alta resolución (hasta 1.25 m) con una recurrencia temporal de 5 días y cubriendo amplias regiones del territorio.
Solución
La aplicación de cálculos tradicionales sobre imágenes superresueltas puede resultar determinante en el campo energético, ya que permite:
Detectar parcelas de placas solares a un buen nivel de detalle.
- Complementar el algoritmo de potencialidad solar y detección de edificios al delimitar los tejados de estos, con una recurrencia de 5 días.
- Monitorizar rendimientos de parcelas, al hacer un seguimiento detallado de la biomasa en series temporales, en el contexto de estudiar otras fuentes de energía derivadas de la biomasa.
Facilitar el seguimiento del nivel de los embalses, clave para la generación de energía hidroeléctrica.
Monitorización de grandes extensiones de terreno en tiempo casi real, adaptando modelos a las necesidades concretas en cualquier punto del mundo.
Beneficios
- El uso de súper-resolución permite obtener índices de vegetación con una resolución muy superior a la nativa.
- Esta tecnología permite llevar a cabo clasificaciones del terreno o monitorización de grandes regiones a bajo coste.
- El estudio de series temporales permite hacer comparativas con años anteriores para evaluar la productividad de los cultivos con una resolución muy alta.
- Debido a que los algoritmos han sido desarrollados por COTESA de manera íntegra, están abiertos a ser personalizados en función de las necesidades del cliente.
- El uso de superresolución permite obtener índices de vegetación con una resolución muy superior a la nativa.
- Esta tecnología permite llevar a cabo clasificaciones del terreno o monitorización de grandes regiones a bajo coste.
- El estudio de series temporales permite hacer comparativas con años anteriores para evaluar la productividad de los cultivos con una resolución muy alta.
- Debido a que los algoritmos han sido desarrollados por COTESA de manera íntegra, están abiertos a ser personalizados en función de las necesidades del cliente.
Tecnologías empleadas
- Inteligencia artificial (Machine Learning)
- Teledetección Avanzada (Tratamiento de imágenes)
- Técnicas de validación avanzada (PSNR y expertos fotointérpretes)
Para saber más
Aurelio García Rochera
Director del Área de AGEO (Análisis Geoespacial y Observación de la Tierra)
