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dc.date.accessioned 2023-04-17T18:54:21Z
dc.date.available 2023-04-17T18:54:21Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/151585
dc.description.abstract En los últimos años, la severidad de los incendios forestales ha llegado a niveles preocupantes tanto a nivel internacional como nacional. No obstante, gracias al avance de la tecnología es posible predecir la ocurrencia y magnitud de los mismos a través de modelos de Machine Learning especialmente desarrollados para tal fin. Para lograr este objetivo, el presente trabajo describe el desarrollo de un pipeline de datos automatizado en el lenguaje de programación Python que genera el dataset de incendios forestales específico al Partido de Pinamar, permitiendo así el posterior entrenamiento de modelos predictivos de incendios. El mismo es a su vez configurable para reunir datos meteorológicos, topográficos y de combustible de otras áreas geográficas. es
dc.format.extent 6-19 es
dc.language es es
dc.subject incendios forestales es
dc.subject Medio ambiente es
dc.subject datos abiertos es
dc.subject machine learning es
dc.subject remote sensing es
dc.title Desarrollo de un pipeline de datos para la predicción de incendios forestales en Pinamar es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.uri https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/download/243/201 es
sedici.identifier.issn 2451-7496 es
sedici.creator.person Martínez Saucedo, Ana es
sedici.creator.person Inchausti, Pablo Ezequiel es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2022-10
sedici.relation.event Simposio Argentino de Ciencia de Datos y GRANdes DAtos (AGRANDA 2022) - JAIIO 51 (Modalidad virtual y presencial (UAI), octubre 2022) es
sedici.description.peerReview peer-review es


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)