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Dinámica del uso y cobertura del suelo de Neiva: Una mirada desde la complejidad / Manuel Fernando Ovalle Cerquera, Ángel Antonio Díaz Houghton; Director Nelson Obregón Neira

By: Ovalle Cerquera, Manuel Fernando [autor].
Contributor(s): Díaz Houghton, Angel Antonio [autor] | Obregón Neira, Nelson [Director].
Neiva: Universidad Surcolombiana, 2020Description: 1 CD-ROM (35 páginas); Sin ilustraciones; 12 cm.Content type: texto Media type: computadora Carrier type: disco de la computadoraSubject(s): Urbanización Global -- Neiva | Urbanización -- Medio ambienteDDC classification: Th MEIC 050
Contents:
Resumen -- Introducción -- Justificación -- Planteamiento del problema de investigación, descripción del problema, sistematización del problema, enunciación del problema -- Antecedentes -- Fundamentos teóricos, sistemas complejos, autómatas celulares, árboles de decisión y minería de datos, cobertura y uso del suelo -- Objetivos, objetivos general, objetivo específicos -- Metodología, tipo y enfoque de la investigación, universo de estudio, población y muestra, estrategias metodológicas, técnicas e instrumentos de investigación -- Análisis de resultados -- Conclusiones
Dissertation note: Tesis Magíster en Estudios Interdisciplinarios de la Complejidad Universidad Surcolombiana. Ciencias Exactas y Naturales. Maestría en Estudios Interdisciplinarios de la Complejidad. 2020 Summary: "Este estudio analiza la dinámica espacio-temporal del uso y cobertura del suelo (Land Use/ Land Cover - LULC) de la ciudad de Neiva durante los últimos años, con el fin de modelar el crecimiento urbano utilizando como algoritmo los autómatas celulares (AC). El documento analiza la capacidad del algoritmo de AC para replicar el proceso de crecimiento urbano del mundo real y proyectar el crecimiento en el futuro. Muchos investigadores han afirmado la confiabilidad del modelo AC, pero el enfoque en la calibración apropiada del modelo con datos temporales equidistantes sigue siendo escaso (Jat, Choudhary y Saxena, 2017; Rafiee, Mahiny, Khorasani, Darvishsefat y Danekar, 2009). Para este propósito, el LULC para seis años diferentes (1991, 1996, 2001, 2006, 2011 y 2016) ha sido analizado en el presente estudio. Además, los datos de LULC junto con otros parámetros que impulsan el crecimiento, como la proximidad a las carreteras y al centro de negocios de la ciudad, la topografía, las áreas con restricciones de crecimiento, etc. La futura proyección acumulada fue útil para extrapolar la influencia inminente de la urbanización de Neiva sobre el medio ambiente, lo que podría ayudar a enmarcar medidas y políticas sostenibles. El estudio también informa la precisión y confiabilidad del algoritmo AC en el modelado del crecimiento urbano"
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Tesis Magíster en Estudios Interdisciplinarios de la Complejidad Universidad Surcolombiana. Ciencias Exactas y Naturales. Maestría en Estudios Interdisciplinarios de la Complejidad. 2020

Resumen -- Introducción -- Justificación -- Planteamiento del problema de investigación, descripción del problema, sistematización del problema, enunciación del problema -- Antecedentes -- Fundamentos teóricos, sistemas complejos, autómatas celulares, árboles de decisión y minería de datos, cobertura y uso del suelo -- Objetivos, objetivos general, objetivo específicos -- Metodología, tipo y enfoque de la investigación, universo de estudio, población y muestra, estrategias metodológicas, técnicas e instrumentos de investigación -- Análisis de resultados -- Conclusiones

"Este estudio analiza la dinámica espacio-temporal del uso y cobertura del suelo (Land Use/ Land Cover - LULC) de la ciudad de Neiva durante los últimos años, con el fin de modelar el crecimiento urbano utilizando como algoritmo los autómatas celulares (AC). El documento analiza la capacidad del algoritmo de AC para replicar el proceso de crecimiento urbano del mundo real y proyectar el crecimiento en el futuro. Muchos investigadores han afirmado la confiabilidad del modelo AC, pero el enfoque en la calibración apropiada del modelo con datos temporales equidistantes sigue siendo escaso (Jat, Choudhary y Saxena, 2017; Rafiee, Mahiny, Khorasani, Darvishsefat y Danekar, 2009). Para este propósito, el LULC para seis años diferentes (1991, 1996, 2001, 2006, 2011 y 2016) ha sido analizado en el presente estudio.
Además, los datos de LULC junto con otros parámetros que impulsan el crecimiento, como la proximidad a las carreteras y al centro de negocios de la ciudad, la topografía, las áreas con restricciones de crecimiento, etc. La futura proyección acumulada fue útil para extrapolar la influencia inminente de la urbanización de Neiva sobre el medio ambiente, lo que podría ayudar a enmarcar medidas y políticas sostenibles. El estudio también informa la precisión y confiabilidad del algoritmo AC en el modelado del crecimiento urbano"

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