Registro:
| Documento: | Tesis de Grado |
| Título: | Análisis de patrones temporales en humedales del Delta del Paraná mediante el estudio de series de tiempo |
| Autor: | Numerosky, Jesica Maia |
| Editor: | Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
| Fecha de defensa: | 2022-09-23 |
| Fecha en portada: | Septiembre 2022 |
| Grado Obtenido: | Grado |
| Título Obtenido: | Licenciado en Ciencias Matemáticas |
| Departamento Docente: | Departamento de Matemáticas |
| Director: | Grimson, Rafael |
| Jurado: | Rodríguez, Daniela Andrea; Salvia, María Mercedes |
| Idioma: | Español |
| Palabras clave: | HUMEDALES; APRENDIZAJE AUTOMATICO; CLUSTERING; TELEDETECCIONWETLANDS; MACHINE LEARNING; CLUSTERING; REMOTE SENSING |
| Formato: | PDF |
| Handle: |
http://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nMAT001037_Numerosky |
| PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/seminario/seminario_nMAT001037_Numerosky.pdf |
| Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/seminario/document/seminario_nMAT001037_Numerosky |
| Ubicación: | Dep.MAT 001037 |
| Derechos de Acceso: | Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. Numerosky, Jesica Maia. (2022). Análisis de patrones temporales en humedales del Delta del Paraná mediante el estudio de series de tiempo. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de http://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nMAT001037_Numerosky |
Resumen:
En esta tesis analizamos mediante algoritmos de aprendizaje automático no supervisado los diferentes patrones de vegetación y de inundación que ve el sensor MODIS a bordo del satélite Aqua. El área de estudio elegida es el sitio Ramsar Delta del Paraná y nuestra fuente de datos es la serie de tiempo del Índice Diferencial Normalizado de Vegetación (NDVI). Utilizamos, para nuestro análisis, técnicas de reducción de la dimensión en primer lugar, de clustering en segundo lugar y, por último, de posprocesamiento. Los resultados son comparados con los mapas de unidades de humedal de alta precisión realizados con anterioridad de manera de constatar qué información se puede extraer de esta serie de tiempo y comparamos distintas técnicas de reducción de la dimensionalidad. Pretendemos hacer un aporte en términos de la variedad de metodologías y mejoras en su uso con respecto a los trabajos anteriores en estos mismos temas, además de su aplicación en un área distinta.
Abstract:
In this thesis we analyze, using unsupervised learning techniques, vegetation and flood patterns detected by the MODIS sensor, on board the Aqua satellite. The chosen study area is the Paraná Delta Ramsar site and our data source is the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) time series. For the analyisis, we use dimensionality reduction, clustering and post-processing techniques. The results are compared with previously-made high-resolution wetland unit maps in order to verify what information can be extracted from this time series, and we also compare different dimensionality-reduction techniques. We intend to diversify and improve methodologies that are already used in previous works, and also apply them on a different area.
Citación:
---------- APA ----------
Numerosky, Jesica Maia. (2022). Análisis de patrones temporales en humedales del Delta del Paraná mediante el estudio de series de tiempo. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nMAT001037_Numerosky
---------- CHICAGO ----------
Numerosky, Jesica Maia. "Análisis de patrones temporales en humedales del Delta del Paraná mediante el estudio de series de tiempo". Tesis de Grado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2022.https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nMAT001037_Numerosky
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