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Análisis de turbidez basado en caracterización de contextos
Resumen
Considerando la cantidad y diversidad en los datos que hoy día se relevan para futuros análisis, su combinación y uso se torna un elemento complejo a modelar. Es por esto que el agregado de semántica, a través de modelos conceptuales, es una tendencia actual en las arquitecturas para Sistemas Big Data. En ese sentido, en este artículo presentamos una caracterización de contexto de variables que influencian la turbidez en los cuerpos de agua. Esa
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Considerando la cantidad y diversidad en los datos que hoy día se relevan para futuros análisis, su combinación y uso se torna un elemento complejo a modelar. Es por esto que el agregado de semántica, a través de modelos conceptuales, es una tendencia actual en las arquitecturas para Sistemas Big Data. En ese sentido, en este artículo presentamos una caracterización de contexto de variables que influencian la turbidez en los cuerpos de agua. Esa caracterización permite combinar datos relevantes del contexto de aplicación, lo que favorecería la identificación de situaciones recurrentes, incluyendo el tratamiento de esos datos durante el análisis. La propuesta se ejemplifica con un caso de estudio llevado a cabo en el área del Alto Valle del Río Negro.
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Autor
Vidart, Gastón;
Cechich, Alejandra;
Buccella, Agustina;
Montenegro, Ayelen;
Descripción
Publicado en: Memorias de las JAIIO : CAI - Congreso Argentino de AgroInformática, v.8, no. 4 (2022) : 170-183 (2022)
Fuente
14º Congreso Argentino de AgroInformática (CAI-2022) y 51as. Jornadas Argentinas de Informática (JAIIO 51). Universidad Abierta Interamericana (UAI). Modalidad virtual y presencial, 17 al 27 de octubre de 2022
Fecha
2022
Editorial
Sociedad Argentina de Informática
ISSN
2451-7496
Formato
pdf
Tipo de documento
documento de conferencia
Palabras Claves
Derechos de acceso
Abierto
