Modelo predictivo de la Actividad Vegetal en el Bosque Tropical Seco del Cañón del Río Cauca

RESUMEN : Este proyecto se enfoca en evaluar las relaciones que puedan existir entre la actividad vegetal y las variables eco-hidrológicas para la creación de un modelo predictivo de la actividad vegetal en el bosque seco tropical del Cañón del Río Cauca en Colombia. La creación de una herramienta q...

Full description

Autores:

Arévalo Garnica, Eileen Melissa
Uribe Uribe, Pablo

Tipo de recurso:

Tesis

Fecha de publicación:

2024

Institución:

Universidad de Antioquia

Repositorio:

Repositorio UdeA

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/40389

Acceso en línea:

https://hdl.handle.net/10495/40389

Palabra clave:

Aprendizaje Profundo
Deep Learning
Series temporales
Time series
Técnicas de predicción
Forecasting techniques
Bosque seco
Dry forests
Indice normalizado diferencial de la vegetación
Normalized difference vegetation index
Recurso hídrico
Water resources
Río Cauca
Cauca River
Bosques secos tropicales
Actividad Vegetal
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_7745b5ac
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_ce585e0d
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_8325
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_50050
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept11036
https://id.nlm.nih.gov/mesh/D000077321

Rights

openAccess

License

http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/co/