El estudiante Lucas Descalzo recibe el premio al mejor TFG de la Cátedra ENIA- UPV por su trabajo “Métodos de aprendizaje profundo para la segmentación multiclase del terreno en imagen aérea” que destaca por hacer más fácil las tareas de planificación territorial, gestión ambiental y análisis del cambio del territorio
València, 16 de marzo de 2026. El estudiante de la Universitat Politècnica de València, Lucas Descalzo ha recibido el premio al mejor Trabajo Fin de Grado (TFG) de la Cátedra ENIA-UPV, que cuenta con Nunsys Group como empresa promotora, que utiliza el aprendizaje profundo para automatizar la clasificación de suelo y comparar el rendimiento de distintos tipos de datos y modelos.
En concreto, el trabajo titulado “Métodos de aprendizaje profundo para la segmentación multiclase del terreno en imagen aérea”, analiza la viabilidad del aprendizaje profundo para la segmentación semántica del territorio, a partir de imágenes aéreas y satelitales.
Este proyecto propone el uso de dos conjuntos de datos: imágenes Sentinel-2, con anotaciones CORINE Land Cover y ortofotografías del PNOA con anotaciones SIOSE. A través de estos datos se han entrenado y evaluado varios modelos de segmentación semántica basados en redes neuronales profundas que se han aplicado a imágenes del suelo de la Comunitat Valenciana para posteriormente evaluar su rendimiento mediante métricas estándar.
Segmentación automática del territorio
Tal y como explica Lucas Descalzo, “los resultados muestran que los modelos de aprendizaje profundo permiten una segmentación automática del territorio con un rendimiento consistente y destacan la influencia de la resolución espacial y la calidad de las anotaciones en la precisión final”.
El trabajo aporta una base tecnológica para la monitorización eficiente del uso del suelo. Y tiene una aplicación directa haciendo más sencillas las tareas de planificación territorial, gestión ambiental y análisis del cambio del territorio.
En este sentido, Lucas Descalzo añade que “la automatización de estos procesos contribuyen a una toma de decisiones más informada y sostenible, alineada con objetivos de desarrollo sostenible y protección de los ecosistemas, lo que va en línea con los objetivos de la Cátedra ENIA-UPV”.
Así mismo, este proyecto demuestra el papel que la inteligencia artificial puede desempeñar como multiplicador para acelerar la transición energética, proteger la biodiversidad y acercar la sociedad a los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS).
Sobre Cátedra ENIA-UPV
La Cátedra ENIA-UPV nace con el objetivo de formar a los egresados de las titulaciones de la UPV en inteligencia artificial para resolver problemas de desarrollo sostenible, ya que la IA se está convirtiendo en una tecnología transversal requerida en la formación de diversas titulaciones. En esta labor cuenta con el respaldo de la firma tecnológica Nunsys Group como empresa promotora y concienciada con el reto de hacer llegar a cualquier compañía, independientemente de su tamaño, todas las tecnologías disponibles en la actualidad.
Otro de los objetivos de esta cátedra es fomentar la cooperación entre los mejores equipos de investigación de la UPV y crear un sello de calidad dentro del sistema universitario mundial. Esta cátedra pretende ser un revulsivo para el modelo productivo de la Comunitat Valenciana y ayudar al sector empresarial para que incorpore en sus procesos la IA, y evitar así la brecha digital.