Desarrollo de una aplicación web para la anotación en imágenes satelitales multiespectrales

Abstract

Las imágenes satelitales multiespectrales son fundamentales para el monitoreo ambiental y la clasificación de coberturas terrestres, pero su anotación manual presenta desafíos significativos como lentitud y subjetividad. Para abordar este problema, se desarrolló un sistema de anotación semiautomática que combina cálculo de índices espectrales con intervención humana, integrando funcionalidades como descarga de imágenes, generación de máscaras basadas en umbrales dinámicos y reconstrucción de áreas nubladas. Las pruebas de aceptación confirmaron el correcto funcionamiento del sistema en todos los escenarios de uso, mientras que los análisis con Lighthouse demostraron un rendimiento y accesibilidad óptimos y un cumplimiento de las mejores prácticas de desarrollo . Como resultado, se obtuvo una solución eficiente que optimiza el proceso de anotación y facilita la creación de conjuntos de datos para entrenar modelos de clasificación supervisada.

Multispectral satellite imagery is fundamental for environmental monitoring and land cover classification, but manual annotation presents significant challenges such as sluggishness and subjectivity. To address this problem, a semi-automatic annotation system was developed, combining spectral index calculation with human intervention. The solution integrates functionalities including image downloading, dynamic threshold-based mask generation, and cloud-affected area reconstruction. Acceptance testing confirmed the system’s correct operation across all usage scenarios, while Lighthouse analyses demonstrated optimal performance and accessibility, along with compliance with development best practices. As a result, an efficient solution was obtained that optimizes the annotation process and facilitates the creation of datasets for training supervised classification models.