Descripción automática de nubosidad mediante aprendizaje de máquinas

	dc.contributor	Alfaro Arancibia, Rodrigo Marcelo
	dc.creator	Pinto Gamboa, Joel Esteban
Fecha Ingreso	dc.date.accessioned	2021-10-20T19:59:25Z
Fecha Disponible	dc.date.available	2021-10-20T19:59:25Z
Fecha en Repositorio	dc.date.issued	2021-10-20
Resumen	dc.description	<p>La descripción de la nubosidad es una de las observaciones de mayor demanda en estudios climatológicos y mientras es deseable un alto grado de calidad en dicha descripción, es muy difícil detectar errores pues se trata de un fenómeno complejo y su observación es realizada por técnicos especializados.En este trabajo se propone implementar un clasificador automático bajo el enfoque machine learning sobre imágenes obtenidas con instrumentos de observación del cielo -TSI-.Se describe la implementación de un clasificador multi-etiqueta y se presentan los resultados obtenidos al utilizarlo sobre una colección de datos de la Dirección Meteorológica de Chile.El desempeño obtenido demuestra que la clasificación automática es útil para detectar un buen porcentaje de los errores en las observaciones</p>
Resumen	dc.description	<p>Cloud observations are one of the most demanded data in climate study and while high data quality is desirable, it is very difficult to assure because clouds are a complex phenomenon, the common process to obtain this data is error prone and it is very difficult to recognize errors in such observations.This work propose the implementation of an automatic cloud image data classification using the machine learning framework over digital images generated by sky observation instruments -TSI-.This report describes the implementation of a multi-label classificator and presents the performance results obtained in the classification of a cloud image data-set from the data-bank in the National Weather Agency of Chile.The result shows that the automatic classification is very useful in the detection of errors and in meteorological observations quality assurance</p>
Resumen	dc.description	last modification
Resumen	dc.description	Magíster en Ingeniería Informática
Resumen	dc.description	MAGISTER EN INGENIERIA INFORMATICA
Resumen	dc.description	<p>La descripción de la nubosidad es una de las observaciones de mayor demanda en estudios climatológicos y mientras es deseable un alto grado de calidad en dicha descripción, es muy difícil detectar errores pues se trata de un fenómeno complejo y su observación es realizada por técnicos especializados.En este trabajo se propone implementar un clasificador automático bajo el enfoque machine learning sobre imágenes obtenidas con instrumentos de observación del cielo -TSI-.Se describe la implementación de un clasificador multi-etiqueta y se presentan los resultados obtenidos al utilizarlo sobre una colección de datos de la Dirección Meteorológica de Chile.El desempeño obtenido demuestra que la clasificación automática es útil para detectar un buen porcentaje de los errores en las observaciones</p>
Resumen	dc.description	<p>Cloud observations are one of the most demanded data in climate study and while high data quality is desirable, it is very difficult to assure because clouds are a complex phenomenon, the common process to obtain this data is error prone and it is very difficult to recognize errors in such observations.This work propose the implementation of an automatic cloud image data classification using the machine learning framework over digital images generated by sky observation instruments -TSI-.This report describes the implementation of a multi-label classificator and presents the performance results obtained in the classification of a cloud image data-set from the data-bank in the National Weather Agency of Chile.The result shows that the automatic classification is very useful in the detection of errors and in meteorological observations quality assurance</p>
Formato	dc.format	PDF
Lenguaje	dc.language	spa
	dc.rights	no autorizado
	dc.source	http://opac.pucv.cl/pucv_txt/txt-8000/UCE8359_01.pdf
Materia	dc.subject	APRENDIZAJE POR MAQUINAS
Materia	dc.subject	Aplicaciones de computadores
Materia	dc.subject	REDES NEURONALES
Materia	dc.subject	Climatología
Materia	dc.subject	METEOROLOGIA
Title	dc.title	Descripción automática de nubosidad mediante aprendizaje de máquinas
Tipo	dc.type	texto