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000164831 037__ $$aTAZ-TFG-2025-2748
000164831 041__ $$aspa
000164831 1001_ $$aYubero Segura, Andrés
000164831 24200 $$aUrban heat island identification using machine learning techniques
000164831 24500 $$aIdentificación de islas de calor urbanas mediante técnicas de aprendizaje automático
000164831 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2025
000164831 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000164831 520__ $$aEl efecto de isla de calor urbana es un fenómeno caracterizado por un aumento considerable de temperatura en las ciudades con respecto a su entorno rural circundante. Su identificación es importante porque afecta a la salud humana y sirve de ayuda en la planificación urbana. Sin embargo, los métodos tradicionales para detectarla requieren recursos considerables. Este trabajo propone dos métodos más eficientes basados en datos abiertos, como imágenes satelitales y estaciones meteorológicas ciudadanas, que además funcionan de manera remota. El primero utiliza kriging universal para interpolar temperaturas a partir de estaciones ciudadanas, incorporando variables auxiliares para mejorar la precisión. El segundo emplea una red neuronal convolucional que genera mapas de islas de calor usando únicamente variables espaciales, requiriendo entrenamiento previo con estudios existentes o los resultados del primer método.<br />
000164831 521__ $$aGraduado en Ingeniería Informática
000164831 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000164831 691__ $$a11 13
000164831 692__ $$aEste trabajo permite caracterizar islas de calor urbano en cualquier ciudad, lo cual es útil para priorizar intervenciones que hagan a las ciudades más sostenibles y mitigar los efectos del calor.
000164831 700__ $$aSuaza Medina, Mario Esteban$$edir.
000164831 700__ $$aLacasta Miguel, Javier$$edir.
000164831 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bInformática e Ingeniería de Sistemas$$cLenguajes y Sistemas Informáticos
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