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Modelo predictivo del uso y cobertura del suelo en la provincia del Cusco, integrando aprendizaje automatico y simulacion espacial
| dc.contributor.advisor | Medrano Valencia, Ivan Cesar | |
| dc.contributor.author | Choque Navarro, Marcelo Fabian | |
| dc.date.accessioned | 2026-02-19T12:47:25Z | |
| dc.date.available | 2026-02-19T12:47:25Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.other | 253T20260075 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12918/12310 | |
| dc.description.abstract | Las transformaciones en el Uso y Cobertura del Suelo (LULC) son un desafío ambiental de escala global; por lo que su análisis y predicción son necesarios para una planificación territorial sostenible y la mitigación de impactos ecológicos. La provincia del Cusco, ha experimentado un proceso de urbanización que ha transformado la cobertura natural del suelo. Este estudio tiene como objetivo analizar los cambios históricos en el LULC durante los periodos 2004- 2014 y 2014-2024 mediante aprendizaje automático, utilizando plataformas de procesamiento en la nube. Se utilizaron imágenes satelitales de acceso abierto, adecuadas para el análisis multitemporal propuesto. La precisión de la clasificación se optimizó mediante el uso de variables derivadas, incluyendo índices espectrales y capas topográficas. Para la proyección de escenarios futuros, se aplicó un modelo híbrido de simulación que integra enfoques de dinámica espacial con técnicas de aprendizaje automático. Se validó el modelo mediante la proyección del año 2024 y comparándolo con datos reales. Para 2034, se prevé un incremento de las zonas urbanas en 16.67 km2, pasando de representar el 9.48 % al 12.63 % del área total. La arquitectura híbrida propuesta presenta un desempeño predictivo consistente, respaldado por una Exactitud Global de 0.889, Khisto ≈ 0.98 y Análisis Multiescala (960 m) > 78 %. Estos resultados indican la capacidad del modelo para capturar patrones no lineales complejos y evidencian su potencial para generar información para la gestión sostenible de los recursos naturales y el ordenamiento territorial en la provincia de Cusco. | es_PE |
| dc.format | application/pdf | en_US |
| dc.language.iso | spa | es_PE |
| dc.publisher | Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco | es_PE |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.subject | Aprendizaje automático | es_PE |
| dc.subject | Modelos predictivos | es_PE |
| dc.subject | Teledetección | es_PE |
| dc.subject | Uso y cobertura del suelo | es_PE |
| dc.title | Modelo predictivo del uso y cobertura del suelo en la provincia del Cusco, integrando aprendizaje automatico y simulacion espacial | es_PE |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
| thesis.degree.name | Ingeniero Informático y de Sistemas | |
| thesis.degree.grantor | Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Facultad de Ingeniería Eléctrica, Electrónica, Informática y Mecánica | |
| thesis.degree.discipline | Ingeniería Informática y de Sistemas | |
| dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02 | |
| renati.author.dni | 70395931 | |
| renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-0623-090X | |
| renati.advisor.dni | 23881501 | |
| renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | |
| renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | |
| renati.discipline | 612296 | |
| renati.juror | Rozas Huacho, Javier Arturo | |
| renati.juror | Choque Soto, Vanessa Maribel | |
| renati.juror | Pillco Quispe, Jose Mauro | |
| renati.juror | Aguirre Carbajal, Doris Sabina | |
| dc.publisher.country | PE |
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