Repositorio de Tesis
El propósito de este estudio es la propuesta de la optimización del sistema de alertas de deforestación de Colombia, se lleva a cabo en tres fases investigativas, la primera, hace un análisis de factores críticos del sistema de alertas de deforestación, la segunda, propone una automatización en la computación en la nube de la detección de deforestación por medio de series de tiempo de los valores de componentes principales y la tercera, realiza un mapa de actores e identifica los canales de comunicación por medio de la interpretación y análisis de datos cualitativos. La deforestación se detectó por medio de técnicas de machine learning para cada nueva imagen de los satélites Landsat 7, Landsat-8, Sentinel-2 y Sentinel-1 correspondientes al año 2021. Los resultados para la zona de estudio se comunicaron y validaron con los diferentes actores, se encontró que la deforestación tiene precisiones de usuario altas y precisiones de productor moderadas, lo que indica un producto adecuado para apoyar la gestión de los bosques y las actividades de las instituciones. Así mismo se concluye que se deben realizar ajustes institucionales, normativos y financieros que doten al Estado de los instrumentos necesarios para la gestión de los bosques y la efectiva reducción y control de la deforestación en Colombia
https://observablehq.com/embed/@cristhian0224/bilevel-edge-bundling?cells=chart
https://htmlpreview.github.io/?https://github.com/cristhian0224/PMAD/blob/main/Geovisor.html