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dc.date.accessioned 2017-10-24T17:58:46Z
dc.date.available 2017-10-24T17:58:46Z
dc.date.issued 2017-10-24
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/63154
dc.description.abstract El objetivo de este trabajo fue experimentar el uso d dos algoritmos y evaluar su desempeño como herramientas para clasificar coberturas de vegetación, particularmente forrajeras, en el valle de Traslasierra, de la provincia de Córdoba, Argentina. SVM y RF, fueron seleccionados entre los algoritmos de clasificación disponibles en la interfaz de la aplicación de programación del Google Earth Engine (GEE). es
dc.format.extent 331-332 es
dc.language es es
dc.subject Monitoreo es
dc.subject Support Vector Machine en
dc.subject Random Forest es
dc.title Evaluación de algoritmos de clasificación supervisada en plataformas web de la nube (Google Earth Engine) aplicado al mapeo de coberturas forrajeras es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.uri http://www.clei2017-46jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/Mem/CAI/CAI-31.pdf es
sedici.identifier.issn 2525- 0949 es
sedici.creator.person Carcedo, Diego es
sedici.creator.person Pons, Diego es
sedici.creator.person Balzarini, Mónica es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO) es
sedici.subtype Resumen es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-SA 3.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/
sedici.date.exposure 2017-09
sedici.relation.event IX Congreso Argentino de AgroInformática (CAI 2017) - JAIIO 46-CLEI 43 (Córdoba, 2017) es
sedici.description.peerReview peer-review es


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