Detección de villas y asentamientos informales en el Partido de La Matanza mediante teledetección y sistemas de información geográfica

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Realizar un relevamiento de campo requiere contar con recursos logísticos para poderhacerlo de manera exhaustiva. La creciente disponibilidad de datos abiertos, imágenessatelitales de alta resolución y software libre para procesarlos abre la puerta a poderhacerlo de manera escalable a partir del aná...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Baylé, Federico
Otros Autores: Grimson, Rafael
Formato: Tesis de maestría publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2016
Materias:
SIG
APRENDIZAJE AUTOMATICO
ANALISIS DE IMAGENES BASADO EN OBJETOS
VILLAS Y ASENTAMIENTOS INFORMALES
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6172_Bayle
Aporte de:
Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA) de Universidad de Buenos Aires
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spelling tesis:tesis_n6172_Bayle2023-10-02T20:15:51Z Detección de villas y asentamientos informales en el Partido de La Matanza mediante teledetección y sistemas de información geográfica Baylé, Federico Grimson, Rafael SIG APRENDIZAJE AUTOMATICO ANALISIS DE IMAGENES BASADO EN OBJETOS VILLAS Y ASENTAMIENTOS INFORMALES Realizar un relevamiento de campo requiere contar con recursos logísticos para poderhacerlo de manera exhaustiva. La creciente disponibilidad de datos abiertos, imágenessatelitales de alta resolución y software libre para procesarlos abre la puerta a poderhacerlo de manera escalable a partir del análisis de esas fuentes de información. En elpresente trabajo se hizo un ejercicio de ese tipo para detectar villas y asentamientos enel Partido de La Matanza considerando el relevamiento realizado por la ONG Techo en 2013. El objetivo es proponer una metodología que reduzca el área del territorio a relevar,teniendo en cuenta la periodicidad y actualización de los conjuntos de datos. Se utilizarondatos censales, viales y naturales georreferenciados, imágenes satelitales y algoritmos deaprendizaje automático. Los resultados muestran que usando la metodología propuesta contodas las fuentes de datos mencionadas se logra reducir el territorio a un 16 % (51km2),mientras que considerando solamente imágenes se reduce a 30 % (96km2). Fil: Baylé, Federico. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2016-12-20 info:eu-repo/semantics/masterThesis info:ar-repo/semantics/tesis de maestría info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6172_Bayle
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