Colección RiDUM - Facultad de Ciencias de la Ingeniería
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Hacer una sugerencia Refinar búsquedaPredicción de cambios de cobertura terrestres por aumento de áreas urbanas y agrícolas en el municipio de Palmira-Valle del Cauca para el año 2032. / Castañeda Osorio, Víctor Alfonso
Título : Predicción de cambios de cobertura terrestres por aumento de áreas urbanas y agrícolas en el municipio de Palmira-Valle del Cauca para el año 2032. Tipo de documento: documento electrónico Autores: Castañeda Osorio, Víctor Alfonso, Autor ; Rodríguez, Ivan Calixto, Asesor Editorial: Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales* Colección: RiDUM - Facultad de Ciencias de la Ingeniería Subcolección: Maestría en Tecnología de la Información Geográfica Palabras clave: Modelos Predictivos Autómatas Celulares Cadenas de Márkov Cambios de cobertura terrestre SIG. Resumen: El presente trabajo presenta una comparación de la predicción de los cambios de coberturas terrestres del municipio de Palmira Valle del Cauca para el año 2032, mediante el uso de modelos predictivos, basados en algoritmos de autómatas celulares, redes neuronales artificiales y el uso de cadenas Márkov. En los cuales se establecen los criterios que definirán futuras configuraciones espaciales. La metodología se aplica a Palmira, Valle del Cauca, utilizando herramientas geomáticas de procesamiento en la nube como Google Earth Engine combinado con herramientas de Sistemas de Información Geográfica como MOLUSCE en QGIS y Land Change en TERRSET, donde se automatizan los procedimientos para analizar cambios en el uso del suelo. Los cuales permiten generar insumos cartográficos de escenarios futuros para la toma de decisiones en entidades públicas y Privadas. Tipo de medio : Computadora En línea: https://ridum.umanizales.edu.co/handle/20.500.12746/7397 Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Predicción de cambios de cobertura terrestres por aumento de áreas urbanas y agrícolas en el municipio de Palmira-Valle del Cauca para el año 2032. [documento electrónico] / Castañeda Osorio, Víctor Alfonso, Autor ; Rodríguez, Ivan Calixto, Asesor . - Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales*, [s.d.]. - (RiDUM - Facultad de Ciencias de la Ingeniería. Maestría en Tecnología de la Información Geográfica) .
Palabras clave: Modelos Predictivos Autómatas Celulares Cadenas de Márkov Cambios de cobertura terrestre SIG. Resumen: El presente trabajo presenta una comparación de la predicción de los cambios de coberturas terrestres del municipio de Palmira Valle del Cauca para el año 2032, mediante el uso de modelos predictivos, basados en algoritmos de autómatas celulares, redes neuronales artificiales y el uso de cadenas Márkov. En los cuales se establecen los criterios que definirán futuras configuraciones espaciales. La metodología se aplica a Palmira, Valle del Cauca, utilizando herramientas geomáticas de procesamiento en la nube como Google Earth Engine combinado con herramientas de Sistemas de Información Geográfica como MOLUSCE en QGIS y Land Change en TERRSET, donde se automatizan los procedimientos para analizar cambios en el uso del suelo. Los cuales permiten generar insumos cartográficos de escenarios futuros para la toma de decisiones en entidades públicas y Privadas. Tipo de medio : Computadora En línea: https://ridum.umanizales.edu.co/handle/20.500.12746/7397 Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Predicción de cambios de cobertura terrestres por aumento de áreas urbanas y agrícolas en el municipio de Palmira-Valle del Cauca para el año 2032. Tipo de documento: documento electrónico Autores: Castañeda Osorio, Víctor Alfonso, Autor ; Rodríguez, Ivan Calixto, Asesor Editorial: Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales* Colección: RiDUM - Facultad de Ciencias de la Ingeniería Subcolección: Maestría en Tecnología de la Información Geográfica Palabras clave: Modelos Predictivos Autómatas Celulares Cadenas de Márkov Cambios de cobertura terrestre SIG. Resumen: El presente trabajo presenta una comparación de la predicción de los cambios de coberturas terrestres del municipio de Palmira Valle del Cauca para el año 2032, mediante el uso de modelos predictivos, basados en algoritmos de autómatas celulares, redes neuronales artificiales y el uso de cadenas Márkov. En los cuales se establecen los criterios que definirán futuras configuraciones espaciales. La metodología se aplica a Palmira, Valle del Cauca, utilizando herramientas geomáticas de procesamiento en la nube como Google Earth Engine combinado con herramientas de Sistemas de Información Geográfica como MOLUSCE en QGIS y land change en TERRSET, donde se automatizan los procedimientos para analizar cambios en el uso del suelo. Los cuales permiten generar insumos cartográficos de escenarios futuros para la toma de decisiones en entidades públicas y Privadas.
Los resultados sugieren que, sin intervención, se espera una expansión del 20 % para 2030, lo que equivaldría a 6,72 km² de nueva cobertura urbana. La relevancia de este trabajo radica en que sus hallazgos brindan apoyo técnico y científico a los organismos de planificación y gestión en la toma de decisiones espacialesTipo de medio : Computadora En línea: https://ridum.umanizales.edu.co/handle/20.500.12746/7401 Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Predicción de cambios de cobertura terrestres por aumento de áreas urbanas y agrícolas en el municipio de Palmira-Valle del Cauca para el año 2032. [documento electrónico] / Castañeda Osorio, Víctor Alfonso, Autor ; Rodríguez, Ivan Calixto, Asesor . - Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales*, [s.d.]. - (RiDUM - Facultad de Ciencias de la Ingeniería. Maestría en Tecnología de la Información Geográfica) .
Palabras clave: Modelos Predictivos Autómatas Celulares Cadenas de Márkov Cambios de cobertura terrestre SIG. Resumen: El presente trabajo presenta una comparación de la predicción de los cambios de coberturas terrestres del municipio de Palmira Valle del Cauca para el año 2032, mediante el uso de modelos predictivos, basados en algoritmos de autómatas celulares, redes neuronales artificiales y el uso de cadenas Márkov. En los cuales se establecen los criterios que definirán futuras configuraciones espaciales. La metodología se aplica a Palmira, Valle del Cauca, utilizando herramientas geomáticas de procesamiento en la nube como Google Earth Engine combinado con herramientas de Sistemas de Información Geográfica como MOLUSCE en QGIS y land change en TERRSET, donde se automatizan los procedimientos para analizar cambios en el uso del suelo. Los cuales permiten generar insumos cartográficos de escenarios futuros para la toma de decisiones en entidades públicas y Privadas.
Los resultados sugieren que, sin intervención, se espera una expansión del 20 % para 2030, lo que equivaldría a 6,72 km² de nueva cobertura urbana. La relevancia de este trabajo radica en que sus hallazgos brindan apoyo técnico y científico a los organismos de planificación y gestión en la toma de decisiones espacialesTipo de medio : Computadora En línea: https://ridum.umanizales.edu.co/handle/20.500.12746/7401 Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Predicción de cambios de cobertura terrestres por aumento de áreas urbanas y agrícolas en el municipio de Palmira-Valle del Cauca para el año 2032. Tipo de documento: documento electrónico Autores: Castañeda Osorio, Víctor Alfonso, Autor ; Rodríguez, Ivan Calixto, Asesor Editorial: Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales* Colección: RiDUM - Facultad de Ciencias de la Ingeniería Subcolección: Maestría en Tecnología de la Información Geográfica Palabras clave: Modelos Predictivos Autómatas Celulares Cadenas de Márkov Cambios de cobertura terrestre SIG. Resumen: El presente trabajo presenta una comparación de la predicción de los cambios de coberturas terrestres del municipio de Palmira Valle del Cauca para el año 2032, mediante el uso de modelos predictivos, basados en algoritmos de autómatas celulares, redes neuronales artificiales y el uso de cadenas Márkov. En los cuales se establecen los criterios que definirán futuras configuraciones espaciales. La metodología se aplica a Palmira, Valle del Cauca, utilizando herramientas geomáticas de procesamiento en la nube como Google Earth Engine combinado con herramientas de Sistemas de Información Geográfica como MOLUSCE en QGIS y land change en TERRSET, donde se automatizan los procedimientos para analizar cambios en el uso del suelo. Los cuales permiten generar insumos cartográficos de escenarios futuros para la toma de decisiones en entidades públicas y Privadas.
Los resultados sugieren que, sin intervención, se espera una expansión del 20 % para 2030, lo que equivaldría a 6,72 km² de nueva cobertura urbana. La relevancia de este trabajo radica en que sus hallazgos brindan apoyo técnico y científico a los organismos de planificación y gestión en la toma de decisiones espacialesTipo de medio : Computadora En línea: https://ridum.umanizales.edu.co/handle/20.500.12746/7402 Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Predicción de cambios de cobertura terrestres por aumento de áreas urbanas y agrícolas en el municipio de Palmira-Valle del Cauca para el año 2032. [documento electrónico] / Castañeda Osorio, Víctor Alfonso, Autor ; Rodríguez, Ivan Calixto, Asesor . - Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales*, [s.d.]. - (RiDUM - Facultad de Ciencias de la Ingeniería. Maestría en Tecnología de la Información Geográfica) .
Palabras clave: Modelos Predictivos Autómatas Celulares Cadenas de Márkov Cambios de cobertura terrestre SIG. Resumen: El presente trabajo presenta una comparación de la predicción de los cambios de coberturas terrestres del municipio de Palmira Valle del Cauca para el año 2032, mediante el uso de modelos predictivos, basados en algoritmos de autómatas celulares, redes neuronales artificiales y el uso de cadenas Márkov. En los cuales se establecen los criterios que definirán futuras configuraciones espaciales. La metodología se aplica a Palmira, Valle del Cauca, utilizando herramientas geomáticas de procesamiento en la nube como Google Earth Engine combinado con herramientas de Sistemas de Información Geográfica como MOLUSCE en QGIS y land change en TERRSET, donde se automatizan los procedimientos para analizar cambios en el uso del suelo. Los cuales permiten generar insumos cartográficos de escenarios futuros para la toma de decisiones en entidades públicas y Privadas.
Los resultados sugieren que, sin intervención, se espera una expansión del 20 % para 2030, lo que equivaldría a 6,72 km² de nueva cobertura urbana. La relevancia de este trabajo radica en que sus hallazgos brindan apoyo técnico y científico a los organismos de planificación y gestión en la toma de decisiones espacialesTipo de medio : Computadora En línea: https://ridum.umanizales.edu.co/handle/20.500.12746/7402 Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
