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http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/38476
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Sanango Fernández, Juan Bautista | - |
dc.contributor.author | Paredes Cajamarca, Héctor Bayron | - |
dc.contributor.author | Tamayo Saquicela, Anghela Nicole | - |
dc.date.accessioned | 2022-03-09T14:44:26Z | - |
dc.date.available | 2022-03-09T14:44:26Z | - |
dc.date.issued | 2022-03-09 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/38476 | - |
dc.description | La importancia de abordar el uso de herramientas tecnológicas para solventar problemáticas a las que la sociedad se enfrenta cada vez resulta más notoria. Dentro de estos problemas se puede encontrar la determinación del índice de electrificación, indicador que permite medir el nivel de acceso a la energía eléctrica. En Ecuador, encontrar esta métrica se limita a la aplicación de censos que resultan costosos y requieren de grandes cantidades de personal. Así, en el presente trabajo se aplicó Deep Learning para el análisis de imágenes satelitales en el software ArcGIS Pro, cuyo objetivo implica extraer las huellas de las viviendas en 18 parroquias del cantón Cuenca como muestra representativa del área rural de concesión de la Empresa Eléctrica Regional Centro Sur (Centrosur). Para esto se propone trabajar con Redes Neuronales Convolucionales, utilizando el modelo Mask-RCNN, obteniéndose resultados con una precisión promedio de aproximadamente el 94% y un F1 Score del 84%. Finalmente se calcula la métrica correspondiente al índice de electrificación y se realiza una comparación con las estadísticas proporcionadas por el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC). | en_US |
dc.description.abstract | The importance of addressing the use of technological tools to solve problems facing society is becoming more and more evident. Among these problems is the determination of the electrification index, an indicator that allows measuring the level of access to electricity. In Ecuador, finding this metric is limited to census applications that are expensive and require a large number of staff. Thus, in the present work, Deep Learning was applied for the analysis of satellite images in the ArcGIS Pro software. The objective is to extract the traces of the houses in 18 parishes of the Cuenca canton as a representative sample of the rural concession area of the “Empresa Eléctrica Regional Centro Sur” (Centrosur). For this, it is proposed to work with Convolutional Neural Networks, using the Mask-RCNN model, obtaining results with an average precision of approximately 94% and an F1 Score of 84%. Finally, the metric corresponding to the electrification index is calculated and a comparison is made with the statistics provided by the “Instituto Nacional de Estadística y Censos” (INEC). | en_US |
dc.format | application/pdf | en_US |
dc.format.extent | 20 páginas | en_US |
dc.language.iso | spa | en_US |
dc.publisher | Universidad de Cuenca | en_US |
dc.relation.ispartofseries | TE;490 | - |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Ingeniería Eléctrica | en_US |
dc.subject | Electrificación | en_US |
dc.subject | Imágenes satelitales | en_US |
dc.subject.other | Recursos energéticos | en_US |
dc.title | Determinación del índice de electrificación mediante el procesamiento de imágenes satelitales para la zona rural del área de concesión de la Empresa Eléctrica Regional Centro Sur. C.A. | en_US |
dc.type | bachelorThesis | en_US |
dc.description.degree | Ingeniero Eléctrico | en_US |
dc.contributor.tutor | Zambrano Asanza, Sergio Patricio | - |
dc.description.city | Cuenca | en_US |
dc.ucuenca.id | 03015522892 | en_US |
dc.ucuenca.idautor | 0106824022 | en_US |
dc.ucuenca.idautor | 0104447842 | en_US |
dc.ucuenca.version | submittedVersion | en_US |
dc.type.senescyt | Ensayos y artículos académicos o científicos | en_US |
dc.ucuenca.areaconocimientounescoamplio | 33 Ciencias Tecnológicas | en_US |
dc.ucuenca.correspondencia | bayronpc1004@hotmail.com | en_US |
dc.ucuenca.correspondencia | atamayosaquicela@gmail.com | en_US |
dc.ucuenca.areaconocimientounescoespecifico | 3306 Ingeniería y Tecnología Eléctricas | en_US |
dc.ucuenca.areaconocimientounescodetallado | 3306.04 Iluminación Eléctrica | en_US |
dc.ucuenca.titulouniforme | DETERMINACIÓN DEL ÍNDICE DE ELECTRIFICACIÓN MEDIANTE EL PROCESAMIENTO DE IMÁGENES SATELITALES PARA LA ZONA RURAL DEL ÁREA DE CONCESIÓN DE LA EMPRESA ELÉCTRICA REGIONAL CENTRO SUR.C.A. | en_US |
dc.rights.accessRights | openAccess | en_US |
dc.ucuenca.responsablerecepcion | Cabrera Rodriguez Hector Bladimir | en_US |
Appears in Collections: | Tesis de Pregrado |
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