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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0es_ES
dc.contributorEnrique Gonzalez Sosaes_ES
dc.creatorJaime Alberto Arteaga Vargases_ES
dc.date2019-01-21-
dc.date.accessioned2019-05-13T21:16:02Z-
dc.date.available2019-05-13T21:16:02Z-
dc.date.issued2019-01-21-
dc.identifier.urihttp://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1452-
dc.descriptionEl campo de estudio de la teledetección ha crecido rápidamente en los últimos 15 años debido en a la necesidad de mantener un constante monitoreo la superficie terrestre, a través de estas técnicas nos es posible obtener mediciones de grandes extensiones de superficie para el monitoreo de los cambios en la cobertura vegetal, uso de suelo, temperatura, etc. La información obtenida con estos métodos nos ofrece una perspectiva única de la superficie de la tierra, sus recursos y el impacto que tienen las actividades humanas sobre esta. Al manipular esta información nos encontraremos con problemas a causa de la presencia de nubes en la atmosfera resultando en valores de reflectancia muy pequeños o anormales, así como valores faltantes debido a problemas de bandeado comúnmente ocasionados por una mala calibración de los sensores remotos. En los últimos años se han desarrollado una gran variedad de algoritmos computacionales empleados para la estimación de valores faltantes a través de información obtenida de imágenes de satélite, si bien es verdad que estos procesos se han visto mejorados, aún se encuentran limitados cuando se trata de analizar grandes cantidades de datos, debido a que año con año se agregan nuevas mediciones a los registros históricos. Este aumento en el tamaño de las bases de datos representa un gran problema por la exigencia en el poder de procesamiento y almacenamiento del equipo de cómputo. El método gapfill nos permitirá estimar valores faltantes a través de bases de datos de cuatro dimensiones por medio de métodos de interpolación espacial combinados con el análisis de series de tiempo además de la posibilidad de ser ejecutado en paralelo y de esta manera reducir los tiempos de procesamiento y obtener un mejor aprovechamiento de la capacidad de procesamiento de nuestros equipos.es_ES
dc.descriptionRemote Sensing has improved over the last 15 years due to the necessity to keep a constant monitoring over the earth surface, by using these new techniques it possible to obtain measurements of huge areas over the surface for the monitoring of land coverage, temperature and soil classification. The information obtained by this method let us have a unique perspective of the earth surface, our resources and the impact of human activities over it. It’s until we use satellite images when we face problems caused by a cloudy atmosphere, or a bad calibration or remote sensors, that will cause wrong values of reflectance or missing values over the image. On the las years it has been developed lots of methods for the estimation of missing values on satellite data, it is true that it represents a huge improvement, but it starts to complicate it when these methods face to the processing of huge amount of data that year by year keeps increasing the size of our data bases. Gapfill will let us estimate missing values by processing four dimensions array trough a spatial interpolation and time series analysis with the possibility to be executed in parallel to reduce processing time and take advantage of the whole processing capacity of our computers.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isoEspañoles_ES
dc.relation.requiresSies_ES
dc.rightsAcceso Abiertoes_ES
dc.subjectTeledetecciónes_ES
dc.subjectMODISes_ES
dc.subjectProductos de vegetaciónes_ES
dc.subjectGapfilles_ES
dc.subjectRemote sensinges_ES
dc.subjectVegetation productses_ES
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_ES
dc.titleMejoramiento de la calidad de la información de sensores remotos para productos de vegetación y evapotranspiración, altiplano de Méxicoes_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.creator.tidcurpes_ES
dc.contributor.tidcurpes_ES
dc.creator.identificadorAEVJ930514HQTRRM06es_ES
dc.contributor.identificadorGOSE580715HPLNSN03es_ES
dc.contributor.roleAsesor de tesises_ES
dc.degree.nameMaestría en Ciencias (Hidrología Ambiental)es_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
Aparece en: Maestría en Ciencias (Hidrología Ambiental)

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