Modelización en sig de indicadores ambientales y sociales a partir de imágenes satelitales de muy alta resolución "automatización e industrialización del proyecto de epidemiologia eeos malaria"

Perez Saavedra, Luz Maria

Publicación:
Modelización en sig de indicadores ambientales y sociales a partir de imágenes satelitales de muy alta resolución "automatización e industrialización del proyecto de epidemiologia eeos malaria"

dc.contributor.advisor	Porras Diaz, Hernán
dc.contributor.advisor	Koel, Mathieu
dc.contributor.author	Perez Saavedra, Luz Maria
dc.date.accessioned	2024-03-03T20:44:14Z
dc.date.available	2014
dc.date.available	2024-03-03T20:44:14Z
dc.date.created	2014
dc.date.issued	2014
dc.description.abstract	Este estudio se basa en la tesis de doctorado "Urban Malaria" de Machault (2010). Se modelizó e industrializó la distribución espacial de indicadores ambientales y sociales, dando origen al proyecto EEOS (Epidemiology Earth Observation Services) Malaria en Dakar (Senegal). Apoyándose en los Sistemas de Información Geográfica (SIG) y el enfoque de tele-epidemiologia: utilizando imágenes de satélite de media a Muy Alta Resolución (THR-VHR), usando técnicas y herramientas de análisis espacial y considerando la interacción con los vectores de transmisión y el ambiente.
dc.description.abstractenglish	This work is based on the << Urban Malaria » Machault's thesis [2010]. It aims at modeling spatial distribution of environmental indicators and to industrialize the EEOS (Epidemiology Earth Observation Services) Malaria project for Dakar (Senegal), using Geographic Information's System (GIS) and a tele-epidemiologic approach. Then the model was applied to N'Djamena (Tchad) and the quality of the input data, such as Digital Elevation Model (DEM), was evaluated. The EEOS Malaria model integrates remote sensing data from Medium Resolution to Very High Resolution with spatial analysis methods applied to transmission vectors and to environment.
dc.description.degreelevel	Pregrado
dc.description.degreename	Ingeniero Civil
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.instname	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponame	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourl	https://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.uri	https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/30753
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Industrial de Santander
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.program	Ingeniería Civil
dc.publisher.school	Escuela de Ingeniería Civil
dc.rights	http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommons	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.license	Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subject	Paludismo
dc.subject	África
dc.subject	Sig
dc.subject	Ndvi
dc.subject	Indicadores Ambientales. Quickbird
dc.subject	Pleiades. Muy Alta Resolución
dc.subject	Eeos.
dc.subject.keyword	Malaria
dc.subject.keyword	Africa
dc.subject.keyword	Gis
dc.subject.keyword	Ndvi
dc.subject.keyword	Environmental Factors. Quickbird
dc.subject.keyword	Pleiades. Very High Resolution - Vhr
dc.subject.keyword	Eeos
dc.title	Modelización en sig de indicadores ambientales y sociales a partir de imágenes satelitales de muy alta resolución "automatización e industrialización del proyecto de epidemiologia eeos malaria"
dc.title.english	Modelisation gis of environmental and societal indicators from very high resolution remote sensing data in the frame of the epidemiologic project << eeos malaria
dc.type.coar	http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dspace.entity.type	Publication