En el presente trabajo de investigación se tuvo como objetivo determinar una manera de mejorar la precisión en el proceso de estimación de biomasa haciendo uso de imágenes aéreas y técnicas de Machine Learning, siendo este un trabajo aplicativo-descriptivo. Para esto se recopilaron los valores de precisión obtenidos en trabajos previos y se desarrolló un nuevo sistema de estimación utilizando redes neuronales artificiales, la precisión obtenida en este nuevo sistema se comparó con los valores recopilados para determinar cuál de las técnicas utilizadas es la mejor en términos de precisión. La parte innovadora en el presente trabajo es el uso de redes neuronales convolucionales combinadas con un perceptrón multicapa, ya que esta técnica no ha sido utilizada en la bibliografía revisada. Al finalizar el experimento se obtuvo como resultado un R2=0.597, R=0.772 y RMSE=16.66% haciendo uso de 403 entradas de datos y usando imágenes RGB únicamente, considerando las limitaciones de los datos, se concluyó que los resultados obtenidos representan una mejora respecto a los requerimientos de datos, sin embargo, aún tienen falencias en un aspecto aplicativo.
ABSTRACT