Análisis de turbidez basado en caracterización de contextos
Publicado en: Memorias de las JAIIO : CAI - Congreso Argentino de AgroInformática, v.8, no. 4 (2022) : 170-183 (2022)
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Sociedad Argentina de Informática
2025
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| institution | Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA -Argentina) |
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| spelling | INTA224412025-05-26T12:58:15Z Análisis de turbidez basado en caracterización de contextos Vidart, Gastón Cechich, Alejandra Buccella, Agustina Montenegro, Ayelen Calidad del agua Turbidez Rio Negro (Argentina) Water Quality Turbidity Sistemas Big Data Análisis de Turbidez Big Data Systems Turbidity Analysis Publicado en: Memorias de las JAIIO : CAI - Congreso Argentino de AgroInformática, v.8, no. 4 (2022) : 170-183 (2022) 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. EEA Alto Valle Fil: Vidart, Gastón. Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Informática. Departamento de Ingeniería de Sistemas. Grupo de Investigación en Ingeniería de Software del Comahue (GIISCo); Argentina Fil: Cechich, Alejandra. Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Informática. Departamento de Ingeniería de Sistemas. Grupo de Investigación en Ingeniería de Software del Comahue (GIISCo); Argentina Fil: Buccella, Agustina. Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Informática. Departamento de Ingeniería de Sistemas. Grupo de Investigación en Ingeniería de Software del Comahue (GIISCo); Argentina Fil: Montenegro, Ayelen. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; Argentina 2025-05-26T12:43:53Z 2025-05-26T12:43:53Z 2022 info:ar-repo/semantics/documento de conferencia info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://hdl.handle.net/20.500.12123/22441 2451-7496 spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf Sociedad Argentina de Informática 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 |
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