Teledetección de rotura de diques de relave en minería utilizando imágenes satelitales y Machine Learning
Descripción del Articulo
El presente trabajo de investigación pretende generar información sobre los pasos a seguir y las opciones que existen para implementar un algoritmo de “aprendizaje supervisado” (Stochastic Gradient Descent, Random Forests, etc.) de Machine Learning capaz de clasificar imágenes satelitales de diques...
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| Formato: | documento de trabajo |
| Fecha de Publicación: | 2021 |
| Institución: | Organismo de Evaluación y Fiscalización Ambiental |
| Repositorio: | OEFA-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.oefa.gob.pe:20.500.12788/159 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12788/159 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Teledetección Prevención de desastres Fuentes de contaminación https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.08.01 |
| Sumario: | El presente trabajo de investigación pretende generar información sobre los pasos a seguir y las opciones que existen para implementar un algoritmo de “aprendizaje supervisado” (Stochastic Gradient Descent, Random Forests, etc.) de Machine Learning capaz de clasificar imágenes satelitales de diques de relaves de acuerdo a la probabilidad de rotura. Esto se hará con la finalidad de reducir costos y tiempo en los procesos de evaluación o supervisión, específicamente en casos en los que el administrado no reporta la contingencia mencionada. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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