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Desarrollo e implementación de algoritmos para QGIS en análisis de series de tiempo / Natalia Bortagaray.

Por: Colaborador(es): Detalles de publicación: [S.l. : s.n. ], 2018.Descripción: iv, 96 h. : il. ; 30 cmTema(s): Recursos en línea: Nota de disertación: Tesis (Lic. en Ciencias de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2018. Resumen: Los sensores remotos han sido valiosos auxiliares de los ecólogos en las últimas décadas. El uso más frecuente de estas herramientas se ha enfocado a la caracterización estructural del paisaje. Si bien se han logrado avances importantes, el aprovechamiento de la Teledetección en aplicaciones a la Ecología, parece estar por debajo de su potencial. En este trabajo se desarrollaron complementos para el sistema de información geográfica QGIS que permiten el preprocesamiento y análisis de series de tiempo del Índice de Vegetación Normalizado (NDVI), útiles para estudiar y comparar la estructura vegetal de diferentes puntos geográficos de interés, a través del tiempo. Las series fueron extraídas a partir de imágenes obtenidas por el sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), por un biólogo especialista. Resumen: Over the last decades, remote sensors provided a valuable service to ecologists. The most frequent use of this tool has been the structural characterization of landscape. Even though this use of remote sensing allowed important advances in ecology, it seems to be below its full potential. In this work we will develop plugins for QGIS, a geographic information system, to process and analyze time series of Normalizad Difference Vegetation Index (NDVI). This will be useful to analyze and compare the vegetation structure of different geographic points of interest, through time. The series where extracted, by a specialist biologist, from images of the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor.
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Trabajo Especial de Grado Trabajo Especial de Grado FaMAF Secc. Tesis y Trabajos especiales Trabajo Especial Computación CAJA 22 - 23296 Enlace al Recurso 1 Disponible Disponible también en línea 23296
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Tesis (Lic. en Ciencias de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2018.

Bibliografía: h. 51-53

Los sensores remotos han sido valiosos auxiliares de los ecólogos en las últimas décadas. El uso más frecuente de estas herramientas se ha enfocado a la caracterización estructural del paisaje. Si bien se han logrado avances importantes, el aprovechamiento de la Teledetección en aplicaciones a la Ecología, parece estar por debajo de su potencial.
En este trabajo se desarrollaron complementos para el sistema de información geográfica QGIS que permiten el preprocesamiento y análisis de series de tiempo del Índice de Vegetación Normalizado (NDVI), útiles para estudiar y comparar la estructura vegetal de diferentes puntos geográficos de interés, a través del tiempo.
Las series fueron extraídas a partir de imágenes obtenidas por el sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), por un biólogo especialista.

Over the last decades, remote sensors provided a valuable service to ecologists. The most frequent use of this tool has been the structural characterization of landscape. Even though this use of remote sensing allowed important advances in ecology, it seems to be below its full potential.
In this work we will develop plugins for QGIS, a geographic information system, to process and analyze time series of Normalizad Difference Vegetation Index (NDVI). This will be useful to analyze and compare the vegetation structure of different geographic points of interest, through time.
The series where extracted, by a specialist biologist, from images of the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor.

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