Comparación entre las zonas homogéneas físicas rurales generadas por el IGAC con métodos oficiales y las obtenidas mediante inteligencia artificial en Ataco (Tolima), Aipe (Huila) y San Carlos (Córdoba)

El presente informe aborda la comparación de las zonas homogéneas físicas rurales desarrolladas por el IGAC como ente gubernamental encargado de la producción y gestión de la información geográfica, cartográfica, agrológica y catastral de Colombia, en relación con las obtenidas mediante machine lear...

Full description

Autores:
Patiño Jara, Daniel Ricardo
Rivera Romero, Judy Jasbleidy
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/42292
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/42292
Palabra clave:
Machine learning
Zonas homogéneas
Árbol de decisión
Especialización en Avalúos -- Teis y disertaciones académicas
Zonas homogéneas físicas rurales
Algoritmo C50 en la clasificación de terrenos
Discrepancias en la información catastral
Gestión de información geográfica y cartográfica
Machine learning
Homogeneous zones
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description El presente informe aborda la comparación de las zonas homogéneas físicas rurales desarrolladas por el IGAC como ente gubernamental encargado de la producción y gestión de la información geográfica, cartográfica, agrológica y catastral de Colombia, en relación con las obtenidas mediante machine learning desarrolladas en el software RStudio para los municipios Ataco (Tolima), Aipe (Huila) y San Carlos (Córdoba); para ello, se utilizó la metodología de generar las zonas homogéneas físicas rurales por medio de la implementación del algoritmo C50 como código de lenguaje en RStudio y sus respectivas validaciones; lo cual permitió realizar un análisis de las discrepancias encontradas según la variable que no correspondiera con la determinada por el IGAC.
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RStudio for the municipalities Ataco (Tolima), Aipe (Huila) and San Carlos (Córdoba); To this end, the methodology of generating rural physical homogeneous zones was used through the implementation of the C50 algorithm as a language code in RStudio and its respective validations; which allowed an analysis of the discrepancies found according to the variable that did not correspond to that determined by the IGAC.pdfspaUniversidad Distrital Francisco José de CaldasCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Machine learningZonas homogéneasÁrbol de decisiónEspecialización en Avalúos -- Teis y disertaciones académicasZonas homogéneas físicas ruralesAlgoritmo C50 en la clasificación de terrenosDiscrepancias en la información catastralGestión de información geográfica y cartográficaMachine learningHomogeneous zonesDecision treeComparación entre las zonas homogéneas físicas rurales generadas por el IGAC con métodos oficiales y las obtenidas mediante inteligencia artificial en Ataco (Tolima), Aipe (Huila) y San Carlos (Córdoba)Comparison between the rural physical homogeneous areas generated by the IGAC with official methods and those obtained through artificial intelligence in Ataco (Tolima), Aipe (Huila) y San Carlos (Córdoba)bachelorThesisCreación o Interpretacióninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8701https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/c6bb7b3f-91af-45cc-bee6-9a04062e7d45/download42fd4ad1e89814f5e4a476b409eb708cMD56LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-87167https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/23b70028-bfa5-40cb-8c1b-714628aec200/download997daf6c648c962d566d7b082dac908dMD57ORIGINALPatinoJaraDanielRicardo2024.pdfPatinoJaraDanielRicardo2024.pdfArchivo 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