Desarrollo de un algoritmo de aprendizaje de máquina para gravimetría, nivelación geométrica y alturas elipsoidales

ilustraciones, gráficas, mapas, tablas

Autores:
Arias Patiño, Miguel Fernando
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2014
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/52472
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/52472
http://bdigital.unal.edu.co/46817/
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Palabra clave:
630 - Agricultura y tecnologías relacionadas::631 - Técnicas específicas, aparatos, equipos, materiales
Aprendizaje automático
Gravimetría
Algoritmos
machine learning
gravimetry
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Aprendizaje de máquina
Geodesia
Nivelación geométrica
Gravimetría
Altura elipsoidal
Sistemas de referencia
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Geodesy
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spelling Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Ochoa Gutiérrez, Luis Hernán61135e0738aca82e58b88b6d224901a3500Arias Patiño, Miguel Fernandoc33b5d15-14ad-4375-89b0-1abea9e620423002019-06-29T14:28:30Z2019-06-29T14:28:30Z2014https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/52472http://bdigital.unal.edu.co/46817/Universidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/ilustraciones, gráficas, mapas, tablasEsta 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 anexosMaestríaMagíster en GeomáticaTecnologías geoespacialesCiencias Agronómicasxv, 124 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaBogotá - Ciencias Agrarias - Maestría en GeomáticaEscuela de posgradosFacultad de Ciencias AgrariasBogotá, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá630 - Agricultura y tecnologías relacionadas::631 - Técnicas específicas, aparatos, equipos, materialesAprendizaje automáticoGravimetríaAlgoritmosmachine learninggravimetryalgorithmsAprendizaje de máquinaGeodesiaNivelación geométricaGravimetríaAltura elipsoidalSistemas de referenciaMachine learningGeodesySpirit levellingGravimetryEllipsoidal heightReference systemsDesarrollo de un algoritmo de aprendizaje de máquina para gravimetría, nivelación geométrica y alturas elipsoidalesTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMEstudiantesInvestigadoresPúblico generalORIGINAL1010161419.2014.pdfTesis de Maestría en Geomáticaapplication/pdf3484978https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/52472/1/1010161419.2014.pdf95d9efb67ee23081db918f94e3c70db8MD51THUMBNAIL1010161419.2014.pdf.jpg1010161419.2014.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4062https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/52472/2/1010161419.2014.pdf.jpg2f946aaf4d2e4c68a04fb8c61b2823e5MD52unal/52472oai:repositorio.unal.edu.co:unal/524722023-02-25 23:04:54.882Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiarepositorio_nal@unal.edu.co