935 research outputs found

    Modelamiento geoespacial para la caracterización agroecológica – económica para el desarrollo de los cultivos de agroexportación, Unidad Hidrográfica Piura, Perú

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    Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Recursos HídricosEl objetivo principal de este estudio fue generar un modelo geoespacial para determinar las mejores zonas agroecológicas y económicamente aptas para los principales cultivos de agroexportación en la unidad hidrográfica Piura. Utilizando como base un Sistema de Información Geográfica (SIG), y donde se consideran los requerimientos biofísicos de los cultivos, con el propósito de obtener zonas óptimas agroecológicas y además socioeconómicos para cada cultivo. Para la elaboración de la zonificación agroecológica económica, se siguió una metodología de zonificación agroecológica de la FAO, donde se sobreponen diferentes capas de información espacial, con la finalidad de definir zonas con cierto nivel de aptitud. Los datos empleados fueron recopilados en diferentes fuentes gubernamentales como SENAMHI, Ministerio de agricultura, Gobierno regional de Piura, etc. La combinación y el análisis de estos datos permitieron establecer las zonas más óptimas por cada cultivo bastante cercanas a la realidad. Como parte del proceso se elaboró un Modelo Cartográfico con la herramienta Model Builder de ArcGis, donde simplifica, automatiza y optimiza el trabajo de elaboración de la zonificación agroecológica y económica de cada cultivo en este estudio. Al final, se estableció las zonas óptimas para la producción de los cultivos de ají paprika, limón, mango, maracuyá y uva. Adicional al análisis anterior, se estableció que hay 21284.9 ha para el ají paprika, 9501.9 ha para el limón, 4868.3 ha para el mango, 16577.1 ha para la maracuyá y 7450.9 ha para la uva.The general objective of this study was to generate a geospatial model to determine the best agroecological and economically suitable zones for the main agro-export crops in the Piura hydrographic unit. Using a Geographic Information System (GIS) as a base, and where the biophysical requirements of the crops are considered, with the purpose of obtaining optimal agroecological and socioeconomic zones for each crop. For the elaboration of the economic agroecological zoning, an FAO agroecological zoning methodology was followed, where different layers of spatial information are superimposed, in order to define zones with a certain level of aptitude. The data used were collected from different government sources such as SENAMHI, the Ministry of Agriculture, the regional government of Piura, etc. The combination and analysis of these data made it possible to establish the most optimal areas for each crop, quite close to reality. As part of the process, a Cartographic Model was developed with the ArcGis Model Builder tool, where it simplifies, automates and optimizes the work of preparing the agroecological and economic zoning of each crop in this study. In the end, the optimal areas for the production of paprika pepper, lemon, mango, passion fruit and grape crops were established. In addition to the previous analysis, it was established that there are 21,284.9 ha for paprika chili, 9,501.9 ha for lemon, 4,868.3 ha for mango, 16,577.1 ha for passion fruit and 7,450.9 ha for grapes

    Análisis del comportamiento inmobiliario en la ciudad de Bogotá, mediante Sistemas de Información Geográfica e información de los observatorios inmobiliarios

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    Realizar un análisis del comportamiento que presentan los inmuebles en Bogotá D.C. implica considerar múltiples factores adicionales, los cuales intervienen en la determinación de los valores inmobiliarios y afectar de alguna forma la toma de decisiones en cuanto al sector de los bienes raíces respecta. El avance tecnológico y el desarrollo de diferentes herramientas gratuitas y de fácil acceso para las personas, ha permitido involucrar a los usuarios cada día más, obteniendo información clara, real y actualizada de los precios de las propiedades en la ciudad. Herramientas como los Sistemas de Información Geográfica, la información geoespacial en abierto, los observatorios inmobiliarios que han desarrollado diferentes entidades del distrito y del país, entre otros, son herramientas que ayudan a la obtención de información inmobiliaria y a la toma de las decisiones de una manera más rápida y fácil. Partiendo de la información que nos proporcionan las diferentes entidades distritales de Bogotá D.C. y con ayuda de un Sistema de Información Geográfica y datos en abierto, se realiza un análisis de la influencia y las consecuencias que tienen factores como los sistemas de transporte en el valor de los inmuebles, considerando la accesibilidad y la conectividad a los diferentes medios de transporte, aspectos importantes y de gran peso al momento de determinar el valor inmobiliario. Así mismo, se analiza el impacto que puede llegar a tener el Plan de Ordenamiento territorial de la ciudad en el valor de los inmuebles de Bogotá D.C. Diferentes restricciones y regulaciones urbanas, como el uso del suelo y las áreas protegidas que pueden afectar directamente en el valor de las propiedades al determinar su potencial de crecimiento y uso. Otro factor considerado en el análisis es la influencia de los colegios de la ciudad en el valor inmobiliario de las viviendas. La calidad de la educación y la reputación de los colegios en una determinada zona pueden aumentar el atractivo de esa área para las familias, lo que a su vez puede aumentar el valor de las propiedades cercanas. Así mismo, las concentraciones económicas mas representativas de la ciudad pueden generar una afectación tanto positiva como negativa en el valor de los inmuebles. La presencia de áreas comerciales, financieras o industriales importantes puede generar empleo y actividad económica, lo que puede incrementar la demanda de viviendas en esas zonas y, en consecuencia, elevar los precios de los inmuebles. Haciendo uso de las herramientas con las que cuenta el Sistema de Información Geográfica, se analiza la influencia tanto de la futura Línea del Metro de Bogotá, como de las actuales troncales de TransMilenio que hay en la ciudad, encontrando un comportamiento muy similar a lo largo de sus trazados, al igual que se observa la gran influencia de factores socioeconómicos, los cuales se ven muy marcados y tienen gran importancia al momento de establecer los valores catastrales y comerciales de cualquier inmueble en la ciudad

    Evaluación de la problemática del servicio de las líneas alimentadoras del Metropolitano en el sistema de transporte urbano de Lima y Callao y propuesta de mejora basada en sistemas inteligentes de transporte

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    Este estudio se enfoca en evaluar las líneas alimentadoras del Metropolitano, con el propósito de identificar problemas y proponer mejoras mediante Sistemas Inteligentes de Transporte (ITS). Su relevancia radica en mejorar el transporte público en Lima y Callao, beneficiando a la población y el desarrollo sostenible. Los resultados pueden guiar a las autoridades y demás interesados, para tomar acción en beneficio de los usuarios. La investigación utiliza una variedad de métodos, incluyendo revisión literaria, análisis de datos y entrevistas con expertos. Se destaca la importancia de las rutas alimentadoras ya que movilizan el 38% de usuarios del COSAC I, pero enfrentan problemas de frecuencia de buses y tiempo de espera en paraderos. Se compara la experiencia con sistemas de transporte en Colombia, México y Barcelona, revelando una brecha en el uso de ITS en COSAC I. Se identifican problemas como congestión y falta de educación vial, competencia de buses convencionales y colectivos informales, y falta de planificación según la demanda. Se proponen soluciones como un Sistema de Monitoreo en Tiempo Real, Sistema de Control de Acceso y Seguridad, y una Plataforma de Educación Vial para mejorar la eficiencia, seguridad y cultura vial en las rutas alimentadoras

    I Congreso Provincial de Actividades Portuarias : Infraestructura, logística y digitalización para el desarrollo del sistema portuario bonaerense

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    El presente libro da cuenta de los trabajos presentados en el marco del I Congreso Provincial de Actividades Portuarias. Su finalidad es el fortalecimiento del vínculo entre la Subsecretaría de Asuntos Portuarios, dependiente del Ministerio de Producción, Ciencia e Innovación Tecnológica con el sector académico, productivo y estatal, y la difusión de aportes que contemplan diferentes perspectivas para mejorar la política portuaria bonaerense.Editorial de la Universidad Nacional de La Plat

    Mapas de la criminalidad. Guía para el estudio de los Sistemas de Información Geográfica

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    [ES]La preocupación social por la delincuencia es una realidad que acompaña al ser humano desde hace mucho tiempo, pero no fue hasta el siglo XIX que se tomó en consideración la importancia del elemento geográfico. Fué entonces cuando descubrieron que los delitos, dependiendo de su naturaleza, se distribuyen sistemáticamente espacial y temporalmente. La Criminología Ambiental se centra en estudiar la conducta criminal que está influenciada por el ambiente inmediato en el que ocurre, por ello el presente trabajo tiene como objeto de estudio los Sistemas de Información Geográficas (SIG) utilizadas como método de análisis del fenómeno criminal. El presente trabajo tiene como objetivo ampliar los conocimientos recibidos en la asignatura de Criminología Ambiental. Asimismo, mediante un análisis del SIG llamado Qlik Sense, utilizado por el ayuntamiento de San Sebastián y la Guardia Municipal de la misma ciudad, pretende enseñar cómo depurar y auditar la información recogida mediante esta herramienta. Con todo ello el trabajo pretende mostrar la realización correcta de un estudio criminológico ambiental de los delitos de un lugar para posteriormente revelar las posibles causas, soluciones y prevenciones.[EU]Delinkuentziarekiko gizarte-kezka aspalditik datorkio gizakiari, baina XIX. mendera arte ez zen kontuan hartu elementu geografikoaren garrantzia. Orduan konturatu ziren delituak, beren izaeraren arabera, sistematikoki espazioan eta aldi baterako banatzen direla. Ingurumen-kriminologiaren ardatza da gertatzen den berehalako giroak eragiten duen jokabide kriminala aztertzea. Hori dela eta, lan honen xedea da fenomeno kriminala aztertzeko metodo gisa erabiltzen diren informazio-sistema geografikoak (GIS) aztertzea. Lan honen helburua Ingurumen Kriminologia ikasgaian jasotako ezagutzak zabaltzea da. Era berean, Donostiako Udalak eta hiri bereko Udaltzaingoak erabiltzen duten Qlik Sense izeneko GISaren analisi baten bidez, tresna horren bidez bildutako informazioa nola araztu eta ikuskatu irakatsi nahi du. Horren guztiaren bidez, leku bateko delituen ingurumen-azterketa kriminologikoa behar bezala egin dela erakutsi nahi da, ondoren balizko kausak, konponbideak eta prebentzioak azaleratzeko.[EN]The social concern about delinquency is a reality that has accompanied humanity for a long time, but it wasn't until the 19th century that the importance of the geographical element was taken into consideration. It was then that they discovered that crimes, depending on their nature, are systematically distributed spatially and temporally. Environmental Criminology focuses on studying criminal behavior influenced by the immediate environment in which it occurs. Therefore, the present work aims to study Geographic Information Systems (GIS) used as a method of analyzing the criminal phenomenon. The objective of this study is to expand the knowledge received in the subject of Environmental Criminology. Additionally, through an analysis of the GIS software called Qlik Sense, used by the City Council of San Sebastian and the Municipal Guard of the same city, it aims to demonstrate how to refine and audit the information collected through this tool. With all of this, the work aims to demonstrate the correct execution of an environmental criminological study of crimes in a particular location and subsequently reveal possible causes, solutions, and preventive measures

    Transfer Learning of Deep Learning Models for Cloud Masking in Optical Satellite Images

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    Los satélites de observación de la Tierra proporcionan una oportunidad sin precedentes para monitorizar nuestro planeta a alta resolución tanto espacial como temporal. Sin embargo, para procesar toda esta cantidad creciente de datos, necesitamos desarrollar modelos rápidos y precisos adaptados a las características específicas de los datos de cada sensor. Para los sensores ópticos, detectar las nubes en la imagen es un primer paso inevitable en la mayoría de aplicaciones tanto terrestres como oceánicas. Aunque detectar nubes brillantes y opacas es relativamente fácil, identificar automáticamente nubes delgadas semitransparentes o diferenciar nubes de nieve o superficies brillantes es mucho más difícil. Además, en el escenario actual, donde el número de sensores en el espacio crece constantemente, desarrollar metodologías para transferir modelos que funcionen con datos de nuevos satélites es una necesidad urgente. Por tanto, los objetivos de esta tesis son desarrollar modelos precisos de detección de nubes que exploten las diferentes propiedades de las imágenes de satélite y desarrollar metodologías para transferir esos modelos a otros sensores. La tesis está basada en cuatro trabajos los cuales proponen soluciones a estos problemas. En la primera contribución, "Multitemporal cloud masking in the Google Earth Engine", implementamos un modelo de detección de nubes multitemporal que se ejecuta en la plataforma Google Earth Engine y que supera los modelos operativos de Landsat-8. La segunda contribución, "Transferring deep learning models for Cloud Detection between Landsat-8 and Proba-V", es un caso de estudio de transferencia de un algoritmo de detección de nubes basado en aprendizaje profundo de Landsat-8 (resolución 30m, 12 bandas espectrales y muy buena calidad radiométrica) a Proba-V, que tiene una resolución de 333m, solo cuatro bandas y una calidad radiométrica peor. El tercer artículo, "Cross sensor adversarial domain adaptation of Landsat-8 and Proba-V images for cloud detection", propone aprender una transformación de adaptación de dominios que haga que las imágenes de Proba-V se parezcan a las tomadas por Landsat-8 con el objetivo de transferir productos diseñados con datos de Landsat-8 a Proba-V. Finalmente, la cuarta contribución, "Towards global flood mapping onboard low cost satellites with machine learning", aborda simultáneamente la detección de inundaciones y nubes con un único modelo de aprendizaje profundo, implementado para que pueda ejecutarse a bordo de un CubeSat (ϕSat-I) con un chip acelerador de aplicaciones de inteligencia artificial. El modelo está entrenado en imágenes Sentinel-2 y demostramos cómo transferir este modelo a la cámara del ϕSat-I. Este modelo se lanzó en junio de 2021 a bordo de la misión WildRide de D-Orbit para probar su funcionamiento en el espacio.Remote sensing sensors onboard Earth observation satellites provide a great opportunity to monitor our planet at high spatial and temporal resolutions. Nevertheless, to process all this ever-growing amount of data, we need to develop fast and accurate models adapted to the specific characteristics of the data acquired by each sensor. For optical sensors, detecting the clouds present in the image is an unavoidable first step for most of the land and ocean applications. Although detecting bright and opaque clouds is relatively easy, automatically identifying thin semi-transparent clouds or distinguishing clouds from snow or bright surfaces is much more challenging. In addition, in the current scenario where the number of sensors in orbit is constantly growing, developing methodologies to transfer models across different satellite data is a pressing need. Henceforth, the overreaching goal of this Thesis is to develop accurate cloud detection models that exploit the different properties of the satellite images, and to develop methodologies to transfer those models across different sensors. The four contributions of this Thesis are stepping stones in that direction. In the first contribution,"Multitemporal cloud masking in the Google Earth Engine", we implemented a lightweight multitemporal cloud detection model that runs on the Google Earth Engine platform and which outperforms the operational models for Landsat-8. The second contribution, "Transferring deep learning models for Cloud Detection between Landsat-8 and Proba-V", is a case-study of transferring a deep learning based cloud detection algorithm from Landsat-8 (30m resolution, 12 spectral bands and very good radiometric quality) to Proba-V, which has a lower{333m resolution, only four bands and a less accurate radiometric quality. The third paper, "Cross sensor adversarial domain adaptation of Landsat-8 and Proba-V images for cloud detection", proposes a learning-based domain adaptation transformation of Proba-V images to resemble those taken by Landsat-8, with the objective of transferring products designed on Landsat-8 to Proba-V. Finally, the fourth contribution, "Towards global flood mapping onboard low cost satellites with machine learning", tackles simultaneously cloud and flood water detection with a single deep learning model, which was implemented to run onboard a CubeSat (ϕSat-I) with an AI accelerator chip. In this case, the model is trained on Sentinel-2 and transferred to theϕSat-I camera. This model was launched in June 2021 onboard the Wild Ride D-Orbit mission in order to test its performance in space

    Juego entre la arquitectura y la educación

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    Descripció del recurs: 7 març 2023Textos en anglès i castellàThis volume shows the deep changes in architecture by the impact of the AI and the climate fast evolution in mankind. We are just now with the Covid to feel these changes, but it is just a start point, neither the medical sciences nor architecture in itself will never be the same.Primera edició

    Libro de Actas. X Simposio Internacional y XVI Jornadas de Investigación-Acción en Turismo (CONDET 2022)

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    La presente publicación contiene trabajos de investigación y experiencias que fueron presentados en el X Simposio Internacional y XVI Jornadas de Investigación-Acción en Turismo (CONDET 2022), realizadas entre el 28 y 30 de septiembre de 2022 en la ciudad de Mar del Plata, Argentina. Se trata de una publicación destinada a contribuir a la difusión de los debates académicos actuales sobre el Turismo generados en el marco del evento.Fil: Diez Alberdi, Ane Miren. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales; Argentina.Fil: Giménez, Alexa. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales; Argentina

    Propuesta de nueva cadena de valor de redes eléctricas inteligentes para empresas del Pais Vasco.

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    En el presente Trabajo Fin de Máster se desarrolla el concepto de una nueva cadena de valor de las redes eléctricas inteligentes en el País Vasco para la Asociación Cluster de Energía. Dentro de este proyecto, se tiene en cuenta la integración de las Smart Grids en el sistema hasta la fecha, analizando tanto la arquitectura de dicha tecnología como el avance del sector en Euskadi. Además, se proponen medidas para actualizar el catálogo de Smart Grids de ACE. Estas actuaciones tienen como finalidad la actualización de la información existente en este segmento de mercado, con el objetivo de poder ofrecer un mejor servicio por parte del Cluster de Energía del País Vasco hacia las compañías y organismos asociados. De esta manera, se pretende impulsar al sector de bienes y equipos eléctricos del País Vasco en el ámbito de las nuevas actividades digitales. El presente Trabajo Fin de Máster contribuye a los Objetivos de Desarrollo Sostenible de Agenda 2030 promulgada por la Organización de las Naciones Unidas (ONU). Concretamente, el TFM pretende realizar una aportación a los ODS 7: “Energía asequible y no contaminante”, ODS 8: “Trabajo decente, y crecimiento económico”, ODS 9: “Industria, innovación e infraestructura”, ODS 11: “Ciudades y comunidades sostenibles”, ODS 12: “Producción y consumo responsable” y ODS 17: “Alianzas para los objetivos”
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