Análisis de turbidez basado en caracterización de contextos
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 D...
| Autores principales: | , , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2022
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/151915 https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/download/432/365 |
| Aporte de: |
| Sumario: | 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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