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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 ...
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 ...

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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 Lucia | 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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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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