Identificación de aerogeneradores mediante comparativa de imágenes para generar espacios aéreos seguros

Abstract

Los obstáculos que se encuentran los pilotos de aviones, helicópteros, drones, etc. es una problemática que se produce con bastante frecuencia. En la actualidad existen una serie de normas y decretos que establecen como se deben señalizar los obstáculos terrestres que tienen repercusión en la aviación, sin embargo, no existen datos sobre el papel de todos y cada uno de esos objetos que los pilotos pueden encontrarse a la hora de realizar un vuelo. En este trabajo se pretende detectar objetos mediante la herramienta Deep Learning de ArcGIS Pro. En concreto la búsqueda se centra en la localización de aerogeneradores en el territorio de la Península Ibérica para generar espacios aéreos seguros. Para ello hay que seleccionar un número determinado de imágenes que incluyan estos patrones y generar modelos de entrenamiento que detecten los objetos señalados. Con los objetos ya detectados se estudiará el porcentaje de localización y en una zona concreta se compararán los resultados con los elementos que ya están registrados. Por último, se darán varias soluciones de aplicación de estos datos obtenidos para lograr que los resultados sean de gran utilidad. Para la detección de los aerogeneradores se hará uso del centro de descargas del CNIG, en concreto de ortofotos del PNOA de máxima actualidad del MTN50 (Mapa Topográfico Nacional 1:50.000).