Machine learning aplicado a remote sensing: aplicaciones en gobernanza digital para el desarrollo sustentable

Autores
Tessore, Juan Pablo; Cicerchia, Lucas Benjamin; Esnaola, Leonardo Martín; Ramón, Hugo D.; Russo, Claudia Cecilia; Sarobe, M.; Serafino, Sandra; Smail, A.
Año de publicación
2017
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El presente trabajo muestra las problemáticas abordadas mediante tecnologías de Machine Learning aplicadas a Remote Sensing, las que pueden servir de soporte a la gobernanza digital para el desarrollo sustentable. Para ello se realiza una revisión bibliográfica de la utilización de estas dos tecnologías con el fin de mostrar cuáles son los avances alcanzados en el área, en qué se está trabajando y cuáles son las aplicaciones relacionadas con la gobernanza electrónica para el desarrollo sustentable.
Trabajo presentado por el Instituto de Investigación y Transferencia en Tecnología (ITT)
Materia
Ciencias de la Computación e Información
electronic governance
sustainable development
machine learning
remote sensing
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Repositorio
CIC Digital (CICBA)
Institución
Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires
OAI Identificador
oai:digital.cic.gba.gob.ar:11746/6856
Acceder
id CICBA_b9c7d1055a3284bc8f2cf348dd8e8f98
oai_identifier_str oai:digital.cic.gba.gob.ar:11746/6856
network_acronym_str CICBA
repository_id_str 9441
network_name_str CIC Digital (CICBA)
spelling Machine learning aplicado a remote sensing: aplicaciones en gobernanza digital para el desarrollo sustentableTessore, Juan PabloCicerchia, Lucas BenjaminEsnaola, Leonardo MartínRamón, Hugo D.Russo, Claudia CeciliaSarobe, M.Serafino, SandraSmail, A.Ciencias de la Computación e Informaciónelectronic governancesustainable developmentmachine learningremote sensingEl presente trabajo muestra las problemáticas abordadas mediante tecnologías de Machine Learning aplicadas a Remote Sensing, las que pueden servir de soporte a la gobernanza digital para el desarrollo sustentable. Para ello se realiza una revisión bibliográfica de la utilización de estas dos tecnologías con el fin de mostrar cuáles son los avances alcanzados en el área, en qué se está trabajando y cuáles son las aplicaciones relacionadas con la gobernanza electrónica para el desarrollo sustentable.Trabajo presentado por el Instituto de Investigación y Transferencia en Tecnología (ITT)2017-09-01info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfapplication/pdfhttps://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/6856spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/reponame:CIC Digital (CICBA)instname:Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Airesinstacron:CICBA2025-12-18T08:52:35Zoai:digital.cic.gba.gob.ar:11746/6856Institucionalhttp://digital.cic.gba.gob.arOrganismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://digital.cic.gba.gob.ar/oai/snrdmarisa.degiusti@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:94412025-12-18 08:52:35.301CIC Digital (CICBA) - Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Airesfalse
dc.title.none.fl_str_mv Machine learning aplicado a remote sensing: aplicaciones en gobernanza digital para el desarrollo sustentable
title Machine learning aplicado a remote sensing: aplicaciones en gobernanza digital para el desarrollo sustentable
spellingShingle Machine learning aplicado a remote sensing: aplicaciones en gobernanza digital para el desarrollo sustentable
Tessore, Juan Pablo
Ciencias de la Computación e Información
electronic governance
sustainable development
machine learning
remote sensing
title_short Machine learning aplicado a remote sensing: aplicaciones en gobernanza digital para el desarrollo sustentable
title_full Machine learning aplicado a remote sensing: aplicaciones en gobernanza digital para el desarrollo sustentable
title_fullStr Machine learning aplicado a remote sensing: aplicaciones en gobernanza digital para el desarrollo sustentable
title_full_unstemmed Machine learning aplicado a remote sensing: aplicaciones en gobernanza digital para el desarrollo sustentable
title_sort Machine learning aplicado a remote sensing: aplicaciones en gobernanza digital para el desarrollo sustentable
dc.creator.none.fl_str_mv Tessore, Juan Pablo
Cicerchia, Lucas Benjamin
Esnaola, Leonardo Martín
Ramón, Hugo D.
Russo, Claudia Cecilia
Sarobe, M.
Serafino, Sandra
Smail, A.
author Tessore, Juan Pablo
author_facet Tessore, Juan Pablo
Cicerchia, Lucas Benjamin
Esnaola, Leonardo Martín
Ramón, Hugo D.
Russo, Claudia Cecilia
Sarobe, M.
Serafino, Sandra
Smail, A.
author_role author
author2 Cicerchia, Lucas Benjamin
Esnaola, Leonardo Martín
Ramón, Hugo D.
Russo, Claudia Cecilia
Sarobe, M.
Serafino, Sandra
Smail, A.
author2_role author
author
author
author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias de la Computación e Información
electronic governance
sustainable development
machine learning
remote sensing
topic Ciencias de la Computación e Información
electronic governance
sustainable development
machine learning
remote sensing
dc.description.none.fl_txt_mv El presente trabajo muestra las problemáticas abordadas mediante tecnologías de Machine Learning aplicadas a Remote Sensing, las que pueden servir de soporte a la gobernanza digital para el desarrollo sustentable. Para ello se realiza una revisión bibliográfica de la utilización de estas dos tecnologías con el fin de mostrar cuáles son los avances alcanzados en el área, en qué se está trabajando y cuáles son las aplicaciones relacionadas con la gobernanza electrónica para el desarrollo sustentable.
Trabajo presentado por el Instituto de Investigación y Transferencia en Tecnología (ITT)
description El presente trabajo muestra las problemáticas abordadas mediante tecnologías de Machine Learning aplicadas a Remote Sensing, las que pueden servir de soporte a la gobernanza digital para el desarrollo sustentable. Para ello se realiza una revisión bibliográfica de la utilización de estas dos tecnologías con el fin de mostrar cuáles son los avances alcanzados en el área, en qué se está trabajando y cuáles son las aplicaciones relacionadas con la gobernanza electrónica para el desarrollo sustentable.
publishDate 2017
dc.date.none.fl_str_mv 2017-09-01
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv https://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/6856
url https://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/6856
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:CIC Digital (CICBA)
instname:Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires
instacron:CICBA
reponame_str CIC Digital (CICBA)
collection CIC Digital (CICBA)
instname_str Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires
instacron_str CICBA
institution CICBA
repository.name.fl_str_mv CIC Digital (CICBA) - Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires
repository.mail.fl_str_mv marisa.degiusti@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1851853413295325184
score 12.952241

Publicaciones similares