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Acerca de los sistemas de información geográfica

García Hurtado, Jorge Enrique (2013-10-28)

Existe hoy en día una gran información temática cartográfica, que e s mantenida en Sistemas de Información Geográfica (SIG), los cuales son diseñados para aceptar grandes volúmenes de datos espaciales derivados de diferentes ...
Desarrollo de una herramienta para la detección de nubes precipitables en imágenes meteorológicas GOES-16 usando técnicas de Machine Learning.

Lemos García, Natalia; Rodas Arias, Santiago (Universidad del ValleColombiaFACULTAD DE INGENIERÍAINGENIERIA TOPOGRAFICA, 2020)

El Machine Learning es un conjunto de técnicas derivadas de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es crear algoritmos automatizados a partir de patrones relacionados con un fenómeno. Este trabajo realizó un estudio ...
Detección de cambios en el glaciar del volcán Nevado del Ruiz entre los años 1959 y 2014.

Gómez Arbeláez, Julián (2016-11-21)

Los glaciares tropicales evidencian cambios drásticos en área y volumen atribuido a las condiciones climáticas predominantes que desde la revolución industrial se han registrado cada vez más variables ...
Identificación y delimitación de humedales lénticos en el valle alto del río Cauca mediante el procesamiento digital de imágenes de satélite

Parra M, Andrés; Hernández T, Francisco L. (2012-10-17)

Se elaboró la identificación y delimitación de los humedales lénticos naturales del departamento del Valle del Cauca(Colombia) mediante el tratamiento digital de imágenes del satélite Quickbird. Se utilizó el ...
Los sensores remotos en los proyectos de mitigación de gases de efecto invernadero.

Zapata Arbeláez, Beatriz Irene; Anaya Acevedo, Jesús Adolfo (2015-04-10)

Se realizó una revisión del estado del arte de las técnicas de teledetección para la implementación de programas de mitigación de Gases de Efecto Invernadero (GEI), MDL y REDD. Para tal fin se recopiló la información ...

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Acerca de los sistemas de información geográfica

García Hurtado, Jorge Enrique | 2013-10-28

Existe hoy en día una gran información temática cartográfica, que e s mantenida en Sistemas de Información Geográfica (SIG), los cuales son diseñados para aceptar grandes volúmenes de datos espaciales derivados de diferentes fuentes. El SIG eficientemente almacenado, recupera, manipula, analiza y muestra esos datos de acuerdo con las especificaciones definidas por el utilizador.

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Desarrollo de una herramienta para la detección de nubes precipitables en imágenes meteorológicas GOES-16 usando técnicas de Machine Learning.

Baquero Montoya, Olga Lucía | 2020

El Machine Learning es un conjunto de técnicas derivadas de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es crear algoritmos automatizados a partir de patrones relacionados con un fenómeno. Este trabajo realizó un estudio comparativo de 3 métodos de aprendizaje para desarrollar una herramienta de clasificación de nubes precipitables en Colombia. Entre los métodos seleccionados se implementaron Random Forest, Maquinas de Soporte Vectorial y Redes Neuronales Artificiales. Para este trabajo se contó con datos de precipitación de 52 estaciones meteorológicas del IDEAM e imágenes del satélite GOES - 16 en el mismo intervalo de tiempo, donde se reportaron presencia/ausencia de nubes (precipitables/noprecipitables). Con la información satelital se tomaron 3 patrones de textura (varianza, media y homogeneidad) en 7 de las 16 bandas: azul, rojo, infrarrojo cercano, vapor de agua nivel bajo, medio y alto, e infrarrojo térmico. Se realizo un análisis de sensibilidad de hiper- parámetros con el propósito de seleccionar los mejores clasificadores entre los tres métodos. Los resultados obtenidos con el 40% del conjunto de datos, presentan desempeños de 99.87%, 99.97% y 100% para Random Forest, Maquinas de Soporte Vectorial y Redes Neuronales Artificiales respectivamente. Finalmente, este trabajo presenta una interfaz de usuario, para hacer la selección del clasificador y cargar la imagen multiespectral del GOES -16. La interfaz permite exportar la máscara obtenida para efectos de análisis en formato tif.

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Detección de cambios en el glaciar del volcán Nevado del Ruiz entre los años 1959 y 2014.

Santana Rodríguez, Luis Marino | 2016-11-21

Los glaciares tropicales evidencian cambios drásticos en área y volumen atribuido a las condiciones climáticas predominantes que desde la revolución industrial se han registrado cada vez más variables en relación con los mismos periodos de tiempo en años anteriores. La identificación de estos cambios por medio de técnicas de teledetección como la diferenciación de imágenes constituye una herramienta de gran ayuda para la estimación del área de coberturas como la nieve o el hielo para lograr encontrar sus diferencias a lo largo de un tiempo específico. Además, el estudio de variables climatológicas como la temperatura en periodos de tiempo prolongados,fundamenta más sólidamente la hipótesis planteada anteriormente. El propósito entonces de esta investigación es evidenciar los cambios en área del glaciar y de altura de la línea de nieves perpetuas del Volcán Nevado del Ruizde Colombia, en un intervalo de 55años mediante el uso de técnicas de teledetección como la clasificación y diferenciación de imágenes;y a su vez realizar un análisis detallado de la temperatura,para describir su comportamiento y comparar la variabilidad de esta con los cambios en las medidas del casquete glaciar. Los resultados muestran una elevación contundente de la línea de nieves perpetuas en el que se reduce el área del casquete a más de la mitad desde la etapa inicial del estudio y un ascenso de más de 1°C en la temperatura para el periodo del estudio.

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Identificación y delimitación de humedales lénticos en el valle alto del río Cauca mediante el procesamiento digital de imágenes de satélite

Parra M, Andrés | 2012-10-17

Se elaboró la identificación y delimitación de los humedales lénticos naturales del departamento del Valle del Cauca(Colombia) mediante el tratamiento digital de imágenes del satélite Quickbird. Se utilizó el Índice Normalizado de Diferencia de Vegetación para diferenciar los cuerpos de agua de la cubierta vegetal y se realizaron dos tipos de clasificaciones: supervisada con base a píxeles y orientada a objetos. Se compararon los resultados obtenidos con ambas clasificaciones y se seleccionó la clasificación que mejores resultados arrojó para generar la cartografía de los ecosistemas de humedales a escala 1:10.000, donde se identifica el espejo de agua con el que cuentan los humedales y se diferencia entre tres tipos de vegetación acuática predominantes en estos ecosistemas. La aplicación de las técnicas de teledetección al seguimiento multitemporal de los humedales, permite derivar datos tan cruciales como la disminución de la superficie de una zona húmeda concreta, así como la estimación de las superficies de inundación, procesos periódicos esenciales para la conservación de muchos de estos ecosistemas

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Los sensores remotos en los proyectos de mitigación de gases de efecto invernadero.

Zapata Arbeláez, Beatriz Irene | 2015-04-10

Se realizó una revisión del estado del arte de las técnicas de teledetección para la implementación de programas de mitigación de Gases de Efecto Invernadero (GEI), MDL y REDD. Para tal fin se recopiló la información documentada haciendo una clasificación de la misma en tres grandes clases de sensores: ópticos, radar y LiDAR. Posteriormente, se evaluó la conveniencia del uso de cada uno de estos en los diferentes elementos que contiene el monitoreo de REDD en áreas tropicales, resaltando la gran importancia que tienen las observaciones de campo y el conocimiento de las áreas evaluadas para la escogencia de la escala y para los supuestos que se realicen en la tipificación de la dinámica del bosque. Por último, se presentan las características principales de los tipos de sensores, así como sus limitaciones y cómo estas limitaciones se pueden disminuir al combinar diferentes técnicas metodológicas. ABSTRACT. A state of the art of remote sensing techniques was made in the context of Greenhouse Gases (GHG) emissions, CDM and REDD. For this purpose the documented information was collected and classified into three major classes of sensors: optical, radar and LiDAR. In addition, we evaluated the appropriateness of each sensor in the monitoring of the REDD tropical forests. Here, we highlighted the added value of field observation, the great value of local knowledge in areas to be evaluated, the selection of the appropriate detail level (scale), and the importance of characterizing forest dynamics. Finally this article presents the main characteristics of sensor types, sensor limitations and how these can be reduced by combining different techniques.

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