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dc.contributor.advisorPatiño Quinchía, Jorge Eduardospa
dc.contributor.advisorDuque Cardona, Juan Carlosspa
dc.contributor.advisorGómez Escobar, Jairo Alejandrospa
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degreeseng
dc.date.available2021-09-14T22:13:27Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10784/30237
dc.descriptionContar con información del ingreso distribuido espacialmente a escala intraurbana puede ayudar en los procesos de planeación de las ciudades. El Producto Interno Bruto (PIB) es una medida del ingreso que permite conocer a grandes rangos el desempeño económico de un territorio en un periodo determinado. El objetivo de esta investigación es desarrollar un marco metodológico para desagregar el ingreso al interior de las ciudades, inicialmente en Medellín y que pueda ser replicable en cualquier ciudad del mundo. En esta tesis se combinan geodatos espaciales abiertos, procesamiento de imágenes satelitales, información de expertos y herramientas computacionales abiertas, para estimar modelos de clasificación de aprendizaje automático (machine learning). En esta investigación se concluyó que es posible estimar el PIB desagregado a escala intraurbana con un tamaño de píxel de 10 m x 10 m. Las variables que aportan mayor poder explicativo a la estimación son las de textura y las obtenidas a partir de la malla vial. Es posible mejorar el método en una investigación futura, que se debe enfocar en la captura de información de expertos, y en explorar la posibilidad de usar una aproximación basada en objetos en lugar de píxeles.spa
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.rightsTodos los derechos reservadosspa
dc.subjectEstimación de ingresospa
dc.subjectDistribución espacial de ingreso intraurbanospa
dc.subjectProcesamiento de imágenes de sensores remotosspa
dc.subjectAprendizaje automáticospa
dc.titleEstimación de la distribución espacial del ingreso intra-urbano de Medellín y su área Metropolitana, usando imágenes satelitales diurnasspa
dc.typemasterThesiseng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesiseng
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.publisher.programMaestría en Matemáticas Aplicadasspa
dc.subject.lembAPRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)spa
dc.subject.lembTRANSPORTE - PLANIFICACIÓNspa
dc.subject.lembTRANSPORTEspa
dc.subject.lembTECNOLOGÍA - ASPECTOS SOCIALESspa
dc.publisher.departmentEscuela de Ciencias. Departamento de Ciencias Básicasspa
dc.creator.degreeMagíster en Matemáticas Aplicadasspa
dc.type.localTesis de Maestríaspa
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.date.accessioned2021-09-14T22:13:27Z
dc.type.hasVersionacceptedVersioneng
dc.contributor.authorSalazar Vásquez, Jessica Patricia
dc.identifier.ddc006.31 S161
dc.publisher.placeMedellínspa
dc.type.spaMonografíaspa


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