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dc.contributorZader, Pablo Javier
dc.contributor.advisorScavuzzo, Carlos Marcelo
dc.contributor.authorCcanto Torres, Erik Oscar
dc.date.accessioned2016-07-07T15:38:58Z
dc.date.available2016-07-07T15:38:58Z
dc.date.issued2016-03
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11086/2803
dc.descriptionTesis (Lic. en Cs de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2016.es
dc.description.abstractEl propósito de esta tesis será presentar un marco metodológico para el monitoreo de los bosques correspondientes a los países que conforman el PREISPA (Argentina, Chile, Paraguay y Uruguay) con el uso de imágenes de la superficie terrestre captadas por sensores satelitales. Con este fin se desarrollará un software para el procesamiento de dichas imágenes y detección de los cambios en los bosques. La idea fundamental de la metodología presentada consiste en la ejecución de distintos algoritmos, usados para la detección de cambios con distintos niveles de gravedad en los bosques de un área predefinida.es
dc.description.abstractThe purpose of this thesis will be present a methodological framework for the monitoring of forests in the countries that are part of PREISPA (Argentina, Chile, Paraguay and Uruguay) using images of the Earth's surface captured by satellite sensors. With this goal a software will be created to processing of such images and detecting changes in forest. The esencial idea of the methodology presented consists in the execution of different algorithms, used for the detection of changes with different levels of severity in the woods of a predefined area.en
dc.language.isospaes
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/*
dc.subjectDiseño de Softwarees
dc.subjectSoftware Designes
dc.subject.otherDeforestación
dc.subject.otherDetección
dc.subject.otherSistema de información geográfica
dc.subject.otherMODIS
dc.subject.otherPREISPA
dc.titleDetección de la deforestación en tiempo casi real mediante GRASS GIS e imágenes MODIS MOD13Q4Nes
dc.typebachelorThesises


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