Libro de Resúmenes / Book of Abstracts (Español/English)

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Resumenes 120 particles. The condition in λ 0 ; expressed that if the speed of the marine fluid, goes in that address, there wont be difusion of pollutant, in opposed address to this speed; finally, φ0 it indicates us that the pollutant step, is proportional to the quantity of present pollutant. An analysis of the obtained pattern was made making simulations for the Cartesian and spherical models. Referencias [1] J.D. Murray. Mathematical Biology. Second Edition.Springer (1991) [2] Cranck, J. The Mathematics of Difusión. Oxford at the Clarendon Press. 1964 [3] Edelstein-Keshet. Mathematical Models in Biology.Mc Graw -Hill (1988) [4] Pita Ruiz, C. Cálculo Vectorial.Prentice Hall. México.1995 [5] Richmond B. McQuistan. Campos Escalares y Vectoriales. [6] Meyer J.F.C.A. Modelos Matemáticos de Impacto Ambiental: uma visao introductoria. [7] Departamento de Física Aplicada III. Sistemas de Coordenadas Ortogonales. Universidad de Sevilla. 2003/2004
Resumenes 121 Comparación de Enfoques de Aprendizaje Supervisados para la Detección Temprana de Áreas Invadidas por Paraíso (Melia azedarach) en Imágenes Landsat ETM del Parque Nacional El Palmar Priscilla Minotti 1 , Anal Scopel 2 , Diana Stuart Sinton 2,3 y Fernando Ruiz Selmo 2 1 Departamento de Ciencias Biológicas, Universidad CAECE, Buenos Aires, Argentina, Av. De Mayo 866, (1084) Buenos Aires, Argentina, pminotti@caece.edu.ar 2 IFEVA, Facultad de Agronomía, Universidad de Buenos Aires, Buenos Aires, Argentina. 3 GIS Program, National Institute for Technology & Liberal Education, Middlebury, Vermont USA El Parque Nacional El Palmar (PNEP) es un relicto de 8400 Ha de sabanas templadas de la palmera Butia yatay con serios problemas de conservación debidos a la invasión de varias especies de leñosas exóticas, entre las cuales se destaca el Paraíso (Melia azedarach). En este trabajo, evaluamos la capacidad de detección del estado de invasión por paraíso en imágenes Landsat ETM, usando enfoques de aprendizaje automático supervisado cuya aplicación en teledetección de invasiones biológicas es aún incipiente. Se compilaron posiciones de muestras de vegetación obtenidas con GPS no diferencial considerando tres estados: sin invasión; invasión incipiente e invadida. Se utilizaron dos imágenes Landsat ETM de épocas contrastantes (invierno 2000 y verano 2001) calibradas radiométrica y geométricamente, extrayéndose los valores espectrales de la ventana de 3x3 píxeles correspondientes a la ubicación de la muestra. Se evaluaron cinco inductores de clasificación -Bayes ingenuo, k-vecinos más cercanos (k-nn), árboles de decisión con J48, reglas de decisión con JRip, y red neuronal con arquitectura de perceptrón de tres capas con retropropagación- utilizando curvas ROC, matrices de confusión, tasa total de aciertos positivos y tasa total de falsos positivos. El estado de invasión pudo ser detectado por las siguientes variables: diferencia entre fechas de las reflectividades en el infrarrojo cercano y en valores de los índices NDVI, SAVI y NDWI; reflectancia de verano en el azul y reflectancia en invierno en el infrarrojo medio (banda 5). Las clases invadida y sin invasión son fácilmente identificables por todos los métodos analizados, con valores de performance superiores al 70%. La invasión incipiente, en cambio, fue detectada con errores razonables por k-nn (con un vecino más cercano) y en menor medida por la red neuronal propuesta. La aplicación de k-nn para clasificación supervisada de imágenes satelitales es muy promisorio ya que es de fácil implementación para el monitoreo semestral y también de interpretación conceptual para los administradores del PNEP. Comparison of Supervised Learning Approaches to Detect Early Landscape Invasion of Chinaberry Trees (Melia
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ORGANIZADO POR LA SOCIEDAD LATINOAM
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(en orden alfabético) COMITÉ CIEN
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CONFERENCIAS INVITADAS
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Resumenes 179 Malaria is the tropic
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