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![[080] "Procesamiento de imágenes satelitales para modelos de aprendizaje automático en la detección de la calidad de agua."](/web/image/event.track/58/image/96x0/%5B080%5D%20%22Procesamiento%20de%20im%C3%A1genes%20satelitales%20para%20modelos%20de%20aprendizaje%20%20autom%C3%A1tico%20en%20la%20detecci%C3%B3n%20de%20la%20calidad%20de%20agua.%22?unique=1fdab16)
Ingeniero forestal con maestría en Gestión Sustentable de los Recursos Naturales por la Universidad Técnica del Norte, Ibarra – Ecuador. Actualmente, estudiante a tiempo completo del programa de doctorado en Agua y Energía en la Universidad de Guadalajara, Jalisco – México. Línea de investigación en ciencias aplicadas al agua y la energía, específicamente en el uso de herramientas digitales para la gestión hídrica. Experiencia como asistente en proyectos de cooperación internacional sobre Desarrollo Sostenible.
Los satélites tienen incorporado sensores ópticos y térmicos que miden la radiación electromagnética reflejada, con un adecuado procesamiento, esta información permite evaluar la calidad de agua (CA) superficial con alta resolución espectral y espacial. En el presente estudio se procesaron imágenes Landsat 8-OLI, Sentinel 2-MSI y Sentinel 3- OLCI para determinar valores de reflectancia atmosféricamente corregida.
https://zoom.us/j/91630058408?pwd=Vng4UXRaTVEzcGV6TjFZNWJXYzd1QT09