Información detallada Tesis (Metadatos y Resúmenes)

Título:
Aplicación de data mining sobre un gis de caracterización forestal
Autor:
Ruíz-Tagle Molina, Camilo José
Profesor Patrocinante:
Solar Monsalves, Martín Gonzalo
Grado a Optar:
Ingeniero Civil en Informática - Licenciado en Ciencias de la Ingeniería, mención en Informática
Materia:
Data Mining; sistemas de información geográfica; análisis de datos
Universidad:
Universidad Austral de Chile
Facultad:
Facultad de Ciencias de la Ingeniería
Escuela:
Escuela de Ingeniería Civil en Informática
Año de Aceptación:
2003
Resumen:
Las características arquitectónicas de un Sistema de Información Geográfica (SIG) permiten realizar diversos análisis sobre los datos que contiene, haciendo uso de herramientas como ARC_INFO y ARC_VIEW, entre otras. Se puede potenciar aún más el análisis sobre los datos de un SIG, haciendo uso de técnicas avanzadas de extracción de conocimiento no trivial. El KDD (Knowledge Discovery Database) se define como el descubrimiento de conocimiento en base de datos que permite extraer modelos novedosos para describir realidades contenidas en los datos. Una de las fases más importantes del KDD es conocida como Data Mining o Minería de datos, que corresponde a la aplicación de algoritmos para encontrar patrones de comportamiento ocultos en los datos. La técnica será aplicada sobre un conjunto de bases de datos de un SIG que caracteriza el nivel de vulnerabilidad ambiental del suelo de la comuna de Lanco, provincia de Valdivia, Chile, utilizando información obtenida por el proyecto “Desarrollo y aplicación de alternativas de manejo para el abastecimiento continuo de bienes y servicios con bosques nativos”, desarrollado por el Instituto Forestal (INFOR), sede Los Lagos. Con ella se pretenderá asignar el nivel de vulnerabilidad ambiental a porciones de terreno o pixeles que carecen de mediciones directas de terreno.
Abstract:
The architectural characteristics of a geographic information system (GIS) allow to carry out diverse analysis on the contained data, making use of tools like ARC_INFO, ARC_VIEW, among others. One can even more increase the analysis on the GIS data making use of advanced techniques of extraction of non trivial knowledge. The KDD is defined as Knowledge Discovery in Database that allows to extract novel models to describe realities contained in the data. One of the most important phases of this is known as data mining that corresponds to the application of algorithms to find hidden behavior patterns in the data. The technique will be applied on a set of data bases of a SIG that characterizes the level of environmental vulnerability of the ground of the commune of Lanco, province of Valdivia, Chile, using data obtained by the project "Development and application of alternatives of handling for the continuous supply of goods and services with native forests", developed by Instituto Forestal (INFOR), seat Los Lagos. With this technique it will be tried to assign the level of environmental vulnerability to portions of land or pixels that lack direct land measurements.
Palabras Clave:
Análisis avanzado de datos; Data Mining; GIS; Redes Neuronales
Palabras Clave:
Advanced analysis of data; data Mining; GIS; Neural Networks
Editor:
Universidad Austral de Chile - Sistema de Bibliotecas - Programa Cybertesis
Formato:
text/pdf
Idioma:
es
Copyright:
Ruíz-Tagle Molina, Camilo José
Dirección Electrónica:
http://cybertesis.uach.cl/tesis/uach/2003/bmfcir934a/doc/bmfcir934a.pdf