Reconstrucción de series climáticas por medio de la combinación de datos de estaciones climáticas en tierra e imágenes satelitales dentro del territorio colombiano aplicando métodos estadísticos y de aprendizaje automático
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Date
2024
Director
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Publisher
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Abstract
El proyecto tiene como objetivo principal aplicar técnicas de ciencia de datos y aprendizaje automático para la reconstrucción de series climáticas en Colombia, enfocándose en la precipitación como la variable a analizar. La problemática abordada se relaciona con la falta de datos completos y la presencia de valores faltantes en las series climáticas, lo cual dificulta su análisis y modelado. La zona de estudio del proyecto corresponde al departamento del Valle del Cauca, donde se cuenta con datos provenientes de 58 estaciones meteorológicas y datos satelitales para los mismos puntos. Las etapas abordadas son la comprensión de los datos y el estado del arte, la comprensión de los datos que incluye la recopilación de estos y el análisis exploratorio de los datos, la selección de modelos y evaluación de los resultados de estos.
Description
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The main objective of the project is to apply data science and machine learning techniques for series reconstruction climatic conditions in Colombia, focusing on precipitation as the variable to analyze. The The problem addressed is related to the lack of complete data and the presence of missing values in the climate series, which makes their analysis and modeling difficult. The area of study of the project corresponds to the department of Valle del Cauca, where there is data from 58 weather stations and satellite data for them points. The stages addressed are the understanding of the data and the state of the art, the understanding of data that includes data collection and exploratory analysis of the data, the selection of models and evaluation of their results.
Keywords
Series Climáticas, Estaciones Climáticas, Imágenes Satelitales, Aprendizaje Automático, Métodos Estadísticos, Climate Series, Climate Seasons, Images Satellites, Machine Learning, Statistical Methods