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Repositorio Facultad de Ingeniería
Monitoreo de la calidad del agua de cuerpos lénticos mediante redes neuronales artificiales y sensores remotos
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| dc.contributor.author | Martínez Arciga, María Fernanda | |
| dc.date.accessioned | 2024-08-06T16:40:25Z | |
| dc.date.available | 2024-08-06T16:40:25Z | |
| dc.identifier.uri | http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/RepoFi/19348 | |
| dc.description | En este trabajo podemos encontrara diversos datos de calidad destinados a crear algoritmos que permiten predecir variables ópticas(en especial profundidad del Disco Secchi e indice de estado trófico) correlacionando estas variables con refelctancias de imágenes multiespectrales. | es_ES |
| dc.description.abstract | Monitoreo de la calidad del agua enfocado a la presa Valle de Bravo (Miguel Alemán), utilizando datos obtenidos de cuerpos de agua mexicanos con características climatológicas similares, haciendo uso de imágenes satelitales de Landsat 7 y 8 y un algoritmo de red neuronal en idioma R | es_ES |
| dc.language.iso | es | es_ES |
| dc.subject | Percepción remota | es_ES |
| dc.subject | Redes neuronales | es_ES |
| dc.subject | Landsat | es_ES |
| dc.subject | Presa Valle de Bravo | es_ES |
| dc.subject | Presa Miguel Alemán | es_ES |
| dc.subject | Algoritmo de predicción | es_ES |
| dc.subject | Datos de calidad | es_ES |
| dc.subject | Calidad del agua | es_ES |
| dc.subject | Algoritmo de red neuronal en idioma R | es_ES |
| dc.title | Monitoreo de la calidad del agua de cuerpos lénticos mediante redes neuronales artificiales y sensores remotos | es_ES |
| dc.type | Tesis | es_ES |
| dc.director.trabajoescrito | Sepúlveda Hirose, Rodrigo Takashi | |
| dc.carrera.ingenieria | Ingeniería civil | es_ES |
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Tesis 2024
Trabajos escritos para obtener grado académico de licenciatura en ingeniería de 2024.
