Desarrollo de un algoritmo de aprendizaje de máquina para gravimetría, nivelación geométrica y alturas elipsoidales
| Autor: | Arias Patiño, Miguel Fernando |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Ochoa Gutiérrez, Luis Hernán |
| Jazyk: | Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2014 |
| Předmět: |
631 - Técnicas específicas
aparatos equipos materiales [630 - Agricultura y tecnologías relacionadas] Gravimetry Algoritmos Sistemas de referencia Reference systems algorithms Aprendizaje automático Gravimetría Ellipsoidal height machine learning Geodesia Altura elipsoidal Aprendizaje de máquina Nivelación geométrica Spirit levelling Geodesy |
| Zdroj: | Repositorio UN Universidad Nacional de Colombia instacron:Universidad Nacional de Colombia |
| Popis: | ilustraciones, gráficas, mapas, tablas Esta investigación tiene por objetivo el modelamiento de la interacción de datos gravimétricos, nivelación geométrica y posicionamiento GPS, a través de un modelo de aprendizaje de máquina, para estimar con cierto grado de precisión alturas niveladas mediante la implementación de algoritmos que relacionan datos de entrada, por medio de un proceso de transformación, donde se obtiene una variable dependiente en función de las relaciones intrínsecas entre las variables explicativas. Los insumos del modelo se obtuvieron de los datos de gravimetría, nivelación geométrica y posicionamiento GPS del Instituto Geográfico Agustín Codazzi, al igual que datos de gravimetría satelital, para las zonas con poco muestreo. Inicialmente, se realizará el procesamiento de la información cruda aplicando las correcciones y ajustes pertinentes enmarcados dentro los estándares de precisión en cada disciplina. El modelo basado en datos es aplicable dentro de una zona específica y busca ser implementado en el territorio Colombiano, cumpliendo con los requerimientos de precisión para diferentes áreas de estudio cómo es el caso de Geodesia, Geología o Geofísica. (Texto tomado de la fuente). This investigation has for aim the modelling of the interaction of gravimetric data, spirit levelling and positioning GPS data, across a model of machine learning, to estimate with certain degree of precision levelled heights by means of the implementation of algorithms that relate information of entry, by means of a process of transformation where a dependent variable is obtained depending on the intrinsic relations between the explanatory variables. The inputs of the model were obtained of gravimetric data, levelled heights and positioning GPS of the Geographical Institute Agustín Codazzi, as well as the Satellital gravimetry data for the zones with little sampling. Initially, is realized the processing of the raw information, applying the alterations and pertinent adjustments framed inside the precision standards in every discipline. The model based on information is applicable inside a specific zone and seeks to be implemented in the Colombian territory, fulfilling with the precision requirements for different areas of study how it is the case of Geodesy, Geology or Geophysics. Incluye anexos Maestría Magíster en Geomática Tecnologías geoespaciales Ciencias Agronómicas |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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