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Feature vectors

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o inicia sesi贸n.

Recordar que para que al final se procese la informaci贸n tienen que quedar n煤meros.
Vector:
Altura total del 谩rbol (desde tierra).
Diametro del tronco.
Altura de la copa.
Diametro de la copa.
Diametro de la rama.
Diametro de la ramita.

Tambi茅n podr铆a agregarse datos de las hojas que hay en ese 谩rbol.

Para complementar: Depende de la pregunta de investigaci贸n que se realicen para determinar como modelar algo. E.g. Si quiero modelar un 谩rbol debo preguntarme 驴que es aquello que quiero modelar del 谩rbol? 驴Quiero problema quiero resolver? 驴Quiero modelar la forma f铆sica del 谩rbol para clasificarlo? 驴Para ello valdr铆a la pena modelar todo el 谩rbol o simplemente las ojas y el diametro del tronco? 驴Necesito m谩s informaci贸n para hacer el modelo?

Antes de hacer cualquier modelo, cuestionarse hasta m谩s no poder ayuda a entender mejor como resolver el problema.

Otro ejemplo que puede ser interesante es el reconocimiento e identificaci贸n de marcas y modelos de concretos de implantes dentales en radiograf铆as. Se deber铆an poder diferenciar de los dientes y entre diferentes fabricantes. El vector podr铆a ser:

  • Escala de gris [0-255]: Los metales se ven mucho m谩s blancos en las radiograf铆as respecto a los dientes.
  • Longitud [micras]: distancia maxima entre dos planos paralelos (extremo y cuello)
  • Eje del cilindro en la imagen [0-360]: Eje en el que se ha calculado la distancia.
    Numero de espiras [n]: reconocimiento de los picos que corresponden a cada espira del tornillo.
  • Di谩metro [micras]: Distancia entre picos en el eje perpendicular al eje del cilindro.
  • Distancia entre espiras聽[micras]: distancia entre los picos en el eje del cilindro.
  • Distancia entre el extremo superior y el primer pico.

Feacture Vectors:
Se utilizan para representar caracter铆sticas simb贸licas o num茅ricas.
Permiten analizar un objeto desde una perspectiva matem谩tica.
Nos permite definir cuales son los elementos importantes para un algoritmo y cuales no lo son.
Son usados en reconocimiento de voz, procesamiento de imagen, detecci贸n de spam, etc.
Recuerda:
Si tu vector tiene muchos valores 鈥渞elevantes鈥, lo m谩s probable es que tengas basura.

Aqu铆 lo importante es evitar el Prejuicio en el muestreo

Porque para describir un objeto, debemos observar sus rasgos mas importantes y 煤tiles para el caso que tenemos delante.

No podemos describir sus cosas menos 煤tiles, ya que es informaci贸n que esta de mas y por lo tanto habr谩 ruido en nuestro sistema.

Ej: Tenemos una construcci贸n con 120 bloques de color azul y 1 bloque de color verde

Si ponemos en el sistema que la construcci贸n tiene 2 colores sin mas par谩metros, estaremos cayendo en un Prejuicio en el Muestreo ya que el bloque verde no tiene la misma representatividad frente a los 120 bloques azules, y a menos que necesitemos especificar ese bloque de diferente color, solo estar铆amos metiendo 鈥渞uido鈥 (valores in煤tiles que solo hacen que el resultado sea err贸neo) al sistema

Si quisiera modelar un 谩rbol buscar铆a describirlo por medio d:

  • Tipo de hojas: nervadas o no, etc
  • Ciclo de Floracion
  • Tipo de tronco
  • Color de tronco
  • Tipo de Frutos
  • Tipo de Flor.

Esta ejercicio me recuerda a las clases de dendrolog铆a que es a ciencia y el estudio de las plantas le帽osas (谩rboles y arbustos). Se toma caracter铆stica vegetativa y si conocemos la familia de nuestro especie, reducimos el n煤mero de especies posibles.
Como por ejemplo:
Las Hojas simples o compuesta
Que tipo de m谩rgenes tiene (entero, dentadas, crenadas, lobulada 鈥)
Disposici贸n de la hoja (alternas, opuestas)
Con est铆pulas o sin estipula
corteza ( Textura, coloraci贸n鈥)
Con l谩tex o sin l谩tex
hasta el olor entre otras observaciones sutiles como tricoma o pelos en las hojas.

Abstracci贸n de un gato

Para crear un vector considero que debe incluir informaci贸n que ayude a describir el 谩rbol sin tener en cuenta si es un 谩rbol de 1 a帽o o de 30 a帽os, por lo tanto, el tama帽o no lo considerar铆a, una caracter铆stica que no cambia mucho en el tiempo es la hoja. Me concentrar铆a en crear un vector que describa la hoja:

  • forma

  • borde

  • venaci贸n o nervadura

脕rbol = [Forma, color]

Comprobaci贸n: Con esto ya puedes identificar un 谩rbol.

Feature vectors para determinar que un 谩rbol es de cierta especie:

  • Silueta de la hoja
  • Color m谩s presente en la hoja
  • N煤mero de hojas
  • Di谩metro del tronco

Feature Vectors
Es la representaci贸n num茅rica de los aspectos relevantes del algoritmo. Es importante discernir bien los datos que son relevantes de los que no son relevantes. Recuerda que si alimentamos el programa con datos basura obtendremos basura (GIGO)
Ejemplos:

  • Procesamiento de im谩genes: [gradientes, borde, colores, etc]
  • Reconocimiento de voz: [distancia entre sonidos, nivel de sonido, raz贸n ruido/se帽al, etc]

Color, Forma, Tama帽o, Hojas

Yo crear铆a mi vector con los siguientes valores:
Largo del tronco
Geolocalizaci贸n
Altura de la copa
Di谩metro comprimido promedio de la copa
Di谩metro del tronco
Color promedio de las hojas

Que incre铆ble comprensi贸n de nuestra comprensi贸n! las representaciones son necesarias hasta la medida en que son 煤tiles. De hecho que no es lo mismo que un adulto dibuje una oveja que un ni帽o de 3 a帽os dibuje la misma oveja. En una respresentaci贸n general no es necesario especificar que la oveja tiene algunos lunares en las patas o que tenga unas cuantas manchas en la lana, a no ser que queramos una representaci贸n hiperrealista, lo cual nos llevar谩 mucho m谩s tiempo detallar dimensiones, texturas, densidad, brillos, matices de color, etc y luego copiar todos esos detalles de una manera adecuada.

Se puede utilizar un feature vector para modelar una h茅ilce de dron pensando en optimizar los par谩metros que afecten su desempe帽o de tal o cual forma, seg煤n el objetivo que se desee.
Por ejemplo:
[ D铆ametro,
Velocidad de giro,
Empuje,
Nivel de Ruido a Velocidad Nominal ]

Suponiendo que tenemos im谩genes donde hay arboles, y nuestro objetivo es identificar el tipo de 谩rbol, creo que ser铆a importante considerar: Relaci贸n follaje / ramas, altura, color de hojas, color de tronco, 谩rea promedio de la hoja 馃.

Features vectors.

  • Se utilizan para representar caracter铆sticas simb贸licas o num茅ricas llamadas features 馃尣*.*
  • Permiten analizar un objeto desde una perspectiva matem谩tica 鉃.
  • Los algoritmos de machine learning t铆picamente requieren representaciones num茅ricas para poder ejecutar el c贸mputo 馃枼锔.
  • Uno de los feature vectors m谩s conocidos es la representaci贸n del color a trav茅s de RGB
    • color [R, G, B] 馃寛
  • Es importante reconocer que elementos del vector conservar (e incorporar al algoritmo). Cuando queremos modelar la realidad, es importante identificar que es importante en la realidad 鉁.
  • Procesamiento de im谩genes:
    • Gradientes, bordes, 谩reas. colores.
  • Reconocimiento de voz:
    • Distancia de sonidos, nivel de ruido, raz贸n ruido / se帽al, etc.
  • Spam:
    • Direcci贸n IP, estructura del texto, frecuencia de las palabras, encabezados.
  • Todos los algoritmos ya est谩n en librer铆as, nuestra tarea es pensar mucho el problema y resolverlo de manera 贸ptima utilizando estas herramientas 鈿欙笍.

Se me ocurri贸 modelar un reloj de pared jaja:
Feature vectors para un reloj de pared:

  • Di谩metro
  • N煤meros a la vista. (Ej: 12, 3, 6, 9) o (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12)
  • Minutero
  • Segundero
  • Hora
  • Cantidad de engranajes
  • bater铆as o autom谩tico (1 o 0)

Es importante pensar en caracteristicas que diferencien el objeto de su entorno

En el caso del arbol, puede que el color no sea tan relevante, pues se puede confundir con el cesped.
Puede que caracteristicas geometricas nos ayuden:

Detecci贸n del tronco por medio de la deteccion de bordes y lineas paralelas.
Y relaci贸n de ese tronco con respecto al limite superior del objeto.

Mi objetivo en esta ruta es aprender mejores t茅cnicas para el control de un veh铆culo aut贸nomo que desarrollo y para modelar este empleo variables como:
Posici贸n del pedal de freno, posici贸n del aclarador, velocidad en la que se encuentra, angulo del volante, orientaci贸n del veh铆culo, entre otros.

Los 鈥渇eature vectors鈥 o vectores de caracter铆sticas son representaciones num茅ricas que se utilizan para describir y caracterizar un objeto o una entidad en un espacio multidimensional. En el contexto del procesamiento de se帽ales, la inteligencia artificial, el aprendizaje autom谩tico y otros campos relacionados, los feature vectors son esenciales para transformar datos complejos en una forma que pueda ser comprendida y utilizada por algoritmos y modelos.

En t茅rminos m谩s simples, un feature vector es una lista ordenada de n煤meros que captura ciertas caracter铆sticas relevantes de un objeto o muestra de datos. Cada n煤mero en el vector representa una caracter铆stica espec铆fica, y la combinaci贸n de todas estas caracter铆sticas forma una representaci贸n compacta del objeto.

Por ejemplo, si estuvi茅ramos trabajando con im谩genes, podr铆amos representar cada imagen como un feature vector que contiene valores num茅ricos que describen caracter铆sticas como el color, la textura, la forma o la intensidad de los p铆xeles. De manera similar, en el procesamiento de texto, se pueden utilizar feature vectors para representar oraciones o documentos, donde cada elemento del vector podr铆a corresponder al recuento de palabras espec铆ficas o la presencia de ciertas palabras clave.

Los feature vectors son fundamentales en muchas tareas de aprendizaje autom谩tico, ya que permiten a los algoritmos trabajar con datos estructurados y facilitan la identificaci贸n de patrones y relaciones en los datos. Estos vectores pueden utilizarse para entrenar modelos de aprendizaje autom谩tico, como m谩quinas de soporte vectorial (SVM), redes neuronales, clasificadores bayesianos, entre otros.

Es importante destacar que la selecci贸n adecuada de las caracter铆sticas y la representaci贸n de los datos en forma de feature vectors es una parte cr铆tica del proceso de modelado y puede afectar significativamente el rendimiento y la precisi贸n de los algoritmos de aprendizaje autom谩tico.

ejercicio
鈥 vectores de identificar arboles
a. Color
b. Altura
c. Forma
d. Dureza
e. Follaje

En mi opini贸n, si quisiera modelar un vector que identifique 谩rboles, tendr铆a que tomar las caracter铆sticas que puede cambiar dentro de un 谩rbol que son:

-Tama帽o /Forma /Color de las hojas
-Tama帽o /Forma /Color de las ramas
-Tama帽o /Forma /Color del tronco
-S铆 da frutos

Dentones con estos datos ya nos podr铆amos hacer a la idea de qu茅 谩rbol estamos tratando o por lo menos hacer una hip贸tesis de qu茅 谩rbol es m谩s certera

Poniendo como ejemplo diferenciador un 谩rbol manzano y un 谩rbol de cerezo o tambi茅n conocido como sakura podemos diferenciar cada uno con los datos anteriormente mencionados

Manzano:

Hojas: Las hojas del manzano suelen ser ovaladas o lanceoladas, con bordes dentados. Son de color verde brillante durante la primavera y el verano, y pueden adquirir tonos de color amarillo, rojo o naranja en oto帽o antes de caer.

Flores: Las flores del manzano son generalmente de color blanco o rosa claro, y se agrupan en racimos. Cada flor tiene cinco p茅talos, y suelen florecer en primavera.

Frutas: El manzano produce manzanas de diferentes tama帽os, formas y colores, dependiendo de la variedad. Las manzanas pueden ser de color verde, amarillo, rojo o una combinaci贸n de estos, y var铆an en sabor y textura.

脕rbol de cerezo (sakura):

Hojas: Las hojas del cerezo son generalmente ovaladas o en forma de punta de lanza. Son de color verde brillante durante la primavera y el verano, y adquieren tonos de amarillo o rojo antes de caer en oto帽o.

Flores: Las flores del cerezo, conocidas como sakura, son uno de los aspectos m谩s destacados de este 谩rbol. Son de color rosa claro o blanco, y tienen cinco p茅talos. Las flores de sakura suelen florecer en primavera y crean una vista espectacular en forma de racimos o nubes de flores.

Frutas: A diferencia del manzano, el cerezo no produce frutas comestibles de manera generalizada. Algunas variedades de cerezo pueden desarrollar peque帽as y 谩cidas frutas llamadas 鈥渃erezas de p谩jaro鈥, pero no se cultivan para consumo humano.

Para hacer un vector de un notebook se podr铆an utilizar:

鈥 Dimensiones de pantalla
鈥 Dimensiones de teclado
鈥 Dimensiones de su case
鈥 Dimensiones de touchpad
鈥 Color del case

En mi tesis sobre redes neuronales apliqu茅 el siguiente criterio para el llenado de botellas:
*Tama帽o de la botella
*Forma
*Nivel de llenado: Bajo, medio, alto

Por ejemplo para programar una aplicaci贸n que pueda predecir el tiempo seria algo como:

  • velocidad del viento
  • nivel de humedad en el ambiente
  • la sensaci贸n t茅rmica
  • y datos arrojados por sat茅lites a cerca de la direcci贸n y trayectoria de las nubes por medio de las coordenadas geogr谩ficas.

En el caso de un auto, podr铆amos entre muchas formas, perfilarlo y convertirlo en un feature vectors , de la siguiente manera:

[marca, modelo, a帽o, tipo, tipo motor, cilindraje_motor, segmento, tipo_caja, largo, ancho, alto, frenos, tamano_llantas, cantidad_llantas ]

Para modelar un 谩rbol podr铆amos utilizar los siguientes feature vectors:

  • Color de las Hojas.
  • Color del tronco.
  • Altura total.
  • Profundidad de la raiz.
  • Frutos (si/no)

Se me ocurre tambi茅n el caso en que queramos encontrar las caracter铆sticas m谩s importantes de un monumento. Una aplicaci贸n podr铆a ser clasificar imagenes tomadas de la misma estatua desde diferentes puntos de vista en base a los vectores de caracter铆sticas extra铆das de una imagen de entrenamiento.

  • Esquinas.
  • Contornos.
  • Color.
  • Altura Total.
  • Ancho Total.

Podr铆amos identificarlos visualmente en la siguiente imagen.

Para el ejemplo de un 谩rbol mi vector ser铆a:

  • Tama帽o de tronco
  • Hojas
  • Ramas
  • Altura

Pensar铆a en las siguientes features:
Color del tronco
Altura del tronco
Di谩metro del tronco
Color de las hojas
Anchura de las hojas
Largo de las hojas
Tama帽o de los frutos
Color de los frutos
Altura del 谩rbol
Anchura del 谩rbol
Etiqueta con nombre o tipo de arbol

Vector para modelar casa:

<h1>habitaciones</h1>

#脕rea que ocupa en m^2
#Ventanas
#puertas

Arbol = [tipo de clima, zona geografica, tipo de ecosistema, tipo de madera, tipo de hoja]

Vector de 谩rbol:
Color [0-255]
C贸nico [0]
Cil铆ndrico [1]
El铆ptico [2]
Altura promedio [float]
Caduco [0-1]

Para modelar el 谩rbol se me ocurre:

  • Tiempo de crecimiento.
  • Forma de la hoja.
  • Color de la hoja.
  • Altura.
  • Tiempo de vida.
  • Ancho del tronco.

De verdad que creo que no es tan sencillo, ya que hay que tener muchas consideraciones.
Tama帽o, tipo de tronco, tipo de hojas, ra铆ces, frutos, y creo que muchas m谩s.
Para aventurarse a armarlo habr铆a que contar con conocimiento bot谩nico.
Se que es viable, dado que existe la app que lo hace al fotografiar la hoja de una planta. Pero creo que debe tener m谩s consideraciones que las que se me pueden ocurrir.
Ni hablar la variabilidad de la estaci贸n del a帽o, dado que no es algo que se mantiene igual todo el a帽o.

Cantidad de ramas, di谩metro de tronco, color de hojas, color de tronco, altura de copa, altura de tronco.

Nos podemos plantiar primero la siguiente pregunta, si queremos clasificar el arbol segun los valores de nuestro vector o como salida que deseamos como regresi贸n, con esto en cuenta modelamos,
algun algoritmo de regresion o de clasifiaci贸n.

Tama帽o, capacidad de vuelo, velocidad altura y orientaci贸n

esto seria en mi caso de poder desarrollar un drone aut贸nomo para entregas de paqueteria

altura, raiz, tipo de hoja , color de la hoja, frutos, tama帽o del fruto

Para modelar numeros escritos a numeros digitales:

  • Altura
  • Ancho
  • Grosor
  • Tipos de Numeros
  • Existen 10 numeros: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9

脕rbol:

  • Color: Verde, Caf茅, (a veces colores amarillos)
  • Forma: Forma tronco -> Limites laterales del tronco
    Forma follaje -> Formas del follaje

arbol = tama帽o del arbol, forma de hoja, color de hojas, clima donde esta el arbol

Vectores para poder identificar arboles:

  • Altura
  • Colores
  • Textura
  • Anchura
  • Forma de la hoja
  • Cantidad de ramas

Vectores para identificar un 谩rbol (que se me ocurren):

  • Color

  • Tama帽o

  • Forma

  • Material

  • Geograf铆a

arbol = [ trongo, hojas, altura]

Altura, color del tronco, grosor del tronco, color y tipo de hojas, si tiene frutos o no

Altura, forma de la hoja, color de la hoja, localizacion del arbol.

crear algoritmos de maching learning es una t茅cnica quir煤rgica

Yo incluiria:

  1. Altura del tronco.

  2. Tama帽o de hojas.

  3. Color de hojas.

Vector de un Perro:

  • Edad
  • Altura
  • Peso
  • Color

Vector:
Altura.
Anchura.
Regi贸n Geogr谩fica.
Forma o figura del 谩rbol.
Floraci贸n. (脡poca dende se produce).
Densidad.
Colores.
Forma de la hoja.

hojas = importa
tronco= importa
frutos= importa
raiz=no importa
suelo=no importa

Excelente explicaci贸n de features para procesamiento de im谩genes, voz y correos electro麓nicos. Muy ilustrativo para programar

Tomar铆a el color del tronco, color de las hojas, altura del 谩rbol, zona geogr谩fica.

Arbol = [Tronco, frutal o no frutal, color hojas, altura]

saber mat es una super ayuda

forma color y altura

Caracteristicas de un m贸dulo fotovoltaico:

-Tipo de celdas (mono - poli cristalinos, amorfo)
-Dimensiones (cm): largo, ancho, espesor
-Peso (kg)
-Potencia maxima (W)
-Tension circuito abierto (Voc)
-Corriente cortocircuito (Isc)
-Eficiencia (%)
-Tensi贸n m谩xima del sistema (Vmax)

Para modelar la red de transporte:
Nodos
Links

Proporci贸n de color verde con el color marr贸n
Encerrar las partes verdes y marr贸n de la imagen y su alineaci贸n (que abajo est茅 el tronco y arriba las hojas)
espectro de colores que puede tener un 谩rbol

Arbol = [hojas, corteza, altura, sexo]

Aunque pueda a algunos llamar la atenci贸n los arboles con 鈥渟exo鈥 existen. Un ejemplo de esto es el 谩rbol de palta ya que para poder hacer mas necesitan de un 谩rbol que fertilice las semillas y otro que tengas las semillas.

Color de la madera, color de las hojas, alto, ancho.

Vectores relevantes para modelar un arbol.

  • Espacion geografico
  • Clima
  • Tipo de arbol
  • Altura
  • Estado

Para un 谩rbol creo que ser铆a importante tomar en cuenta:

  • Hoja: tama帽o y color(el color es un poco enga帽oso porque dependiendo de la estaci贸n este podr铆a cambiar).
  • Tallo: Dimensiones
  • Ramas
  • Localizaci贸n del 谩rbol, ya que esto te permitir铆a descartar tipos de 谩rboles parecidos pero que no se pueden dar en esa zona en especifico.

Comprador / no comprador :
[ cantidad_compras_anteriores, fecha_ultima_compra, monto_ultima_compra, monto_total_comprado, fecha_registro ]

脕rbol: -Altura
-masa promedio de una hoja
-Escala de grises del color de la hoja
-Escala de grises del color del tronco
-masa del tronco
-centro de gravedad
-Radio de tronco

脕rbol:
-Altura total
-Altura tronco
-Profundidad tronco
-Profundidad hojas
-Color hojas
-Color tronco

tiene o no tronco,
tiene o no hojas,
su altura es > x,
el grosor de su tronco es > x,

A trav茅s del algoritmo de la trasformada r谩pida de Fourier puedes procesar una se帽al (sonido) para conocer sus frecuencias y as铆 eliminar el ruido presente en ella.

Hojas, color de hojas, tama帽o, color del tallo.

Para modelar un 谩rbol me imagino que sera importante saber:
*Altura del 谩rbol
*Forma de la copa del 谩rbol
*Que porcentaje de la altura total del 谩rbol es ocupada por la copa, quiz谩 permitir铆a diferenciar entre un pino y un sauce
*Si da o no frutos y de que tipo
*Espectro de verde del 谩rbol

Altura del 谩rbol
Di谩metro del tronco
Forma del tronco
con estos datos podemos cubicar el 谩rbol, volumen de madera.

Aqu铆 entra mucho de lo de la programaci贸n din谩mica

脕rbol = [ Altura desde la base hasta el final de la copa, di谩metro tronco (concibiendo que sea uniforme), ancho de la copa, a帽os aproximados, geolocalizaci贸n ]

Altura de tronco
Di谩metro del tronco
Envergadura de la ra铆z
Envergadura de las ramas
Di谩metro de la hoja
Di谩metro de la copa

Variables a expresar de forma num茅rica para diferenciar arboles:
bordes, colores, estructura de la imagen

Color, Tama帽o, Figura, Ancho

tama帽o,hojas,tronco, color, edad

Altura, grosor, forma de las hojas, temperaturas a las que crece

Caracter铆sticas de 谩rbol:
Color de hoja, di谩metro de tronco, altura de tronco, forma de hoja, tipo de fruto, tipo de ra铆z, color de tronco, forma de copa, tipo de rama.

Altura
Tipo
Tiempo Vida
Ancho
Forma hoja
Di谩metro Ra铆z
Fruto
Clima propicio

Ecosistema == [鈥渟uelo鈥, 鈥渃lima鈥, 鈥済rado de iluminaci贸n鈥漖

Altura, tama帽o de las hojas, circunferencia del tronco.

tama帽o, region, color y tipo de hoja,

Hola,

Para modelar un Arbol yo revisar铆a:

  • Altura
  • Color de las hojas
  • Si tiene frutos
  • Altura actual
  • Tiempo que lleva sembrado

Respecto a la identificaci贸n de un 谩rbol, se podr铆a partir de la base del Iris Data set, en otras palabras con relaciones morfol贸gicas del 谩rbol. (i.e.: Largo y ancho copa, largo y ancho tronco) Adem谩s, si se analizara la hoja, quiz谩s de podr铆a inferir qu茅 谩rbol es sin necesidad de conocer lo anterior, sino la hoja.

Identificar Arboles

  • Altura y di谩metro del tronco
  • Zona geogr谩fica
  • 脡poca del a帽o
  • Color de la hoja
  • Color del tronco

Tipo de Hoja, fruto, flor y semilla, altura m谩xima del suelo, copa, ramas , yemas 鈥 Color y forma de cada caracter铆stica 鈥

Para Modelar la elecci贸n del modo de viaje:
genero
edad
Motivo
ocupaci贸n
formaci贸n
estrato
tiempo de viaje
distancia recorrida
Hora de salida
Modos disponibles para la elecci贸n.
Tarifa si es transporte p煤blicos
costo por km si es transporte privado
Variables de percepci贸n:
-Comodidad
-Seguridad
-Confiabilidad

Geolocalizacion del arbol
Altura total del arbol
Diametro del tronco
Tama帽o de las ramas y hojas
Tipo de Hojas / raiz / Tallo
Fecha De la imagen (para saber como se comporta en diferentes estaciones en caso de que existan)

Para modelar el arbol

  • Diametro del tronco
    -Color del tronco
    -Altura de tronco
    -Altura de la copa
    -Diametro de la copa
    -color de hojas
    -Forma de hoja
    -Diametro de ramas
    -Largo de ramas
    -Diametro de ramitas
    -Largo de ramitas
    -Tiempo de vida

脕rbol:
_Familia de 谩rbol;
_altura copa;
_di谩metro tronco;
_RGB de hojas y tronco;

raiz, altura, copa, hoja, color, tronco.

El ventor que yo elijo para modelar un 谩rbol es el siguiente:

  1. Ra铆z, la parte del 谩rbol que no vemos.
  2. Tronco, la estructura principal de soporte.
  3. Ramas, estructura que soporta hojas.
  4. Hojas, me indicar谩 la cantidad de hojas por rama.

Podr铆a asignar un n煤mero de 0 a 255 en cada posici贸n del vector. Esta escala me dar铆a la intensidad de esa caracter铆stica, por ejemplo ra铆ces peque帽as y poco profundas, hasta ra铆ces grandes y muy profundas. Un tronco delgado y corto, pasando por un tronco delgado y largo, y terminando en tronco ancho y largo, tipo Secuoya. Y as铆 con ramas y hojas.

Vector de arboles

  • Tipo de silueta tronco
  • Tipo de ramificaci贸n
  • Tipo de forma
  • Color
  • Densidad
  • Tipo de textura

Vector para detectar un 谩rbol ser铆a mediante procesamiento de imagen imagino y lo enfocar铆a a:

  • Color del follaje
  • 脕rea del follaje
  • Color del tronco
  • 脕rea del tronco
  • 脕rea total (follaje + tronco)
  • % del 谩rea del follaje sobre el 谩rea total
  • % del 谩rea del tronco sobre el 谩rea total

Abstracci贸n de un auto

Arbol=[color_tallo, altura, color_hoja,ramas, textura_tallo, forma_copa]