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

dc.contributor.advisorArango Londoño, David
dc.contributor.authorCastro Suárez, Raúl Fernando
dc.contributor.authorOchoa Sánchez, Edwin Alexander
dc.contributor.authorVillalba Acevedo, Juan Carlos
dc.date.accessioned2024-07-30T21:30:07Z
dc.date.available2024-07-30T21:30:07Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractEl 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.
dc.description.abstractengThe 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.
dc.format.extent146 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/3652
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería y Ciencias
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectSeries Climáticas
dc.subjectEstaciones Climáticas
dc.subjectImágenes Satelitales
dc.subjectAprendizaje Automático
dc.subjectMétodos Estadísticos
dc.subjectClimate Series
dc.subjectClimate Seasons
dc.subjectImages Satellites
dc.subjectMachine Learning
dc.subjectStatistical Methods
dc.thesis.disciplineFacultad de Ingeniería y Ciencias. Maestría en Ciencia de Datos - Modalidad virtual
dc.thesis.grantorPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.thesis.levelMaestría
dc.titleReconstrucción 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 automáticospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TM
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