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@justog220
justog220 committed Jun 25, 2024
1 parent a38906d commit 7fb3fc3
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3 changes: 3 additions & 0 deletions .vscode/settings.json
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\section{Conclusiones}

3 Conclusiones
Este informe concluye el trabajo desarrollado en el marco del cursado de la materia TIC y Geomática. El objetivo central fue aplicar un modelo epidemiológico para predecir el crecimiento y difusión del vector que transmite el dengue en la localidad de Oro Verde, mediante el uso de sensores remotos y técnicas geoespaciales.

Se logró una delimitación precisa del área de estudio en Oro Verde, utilizando datos georeferenciados de ovitrampas y el procesamiento de estos. La obtención de imágenes satelitales de Landsat 8 fue fundamental para el desarrollo del trabajo.

La aplicación de diversos índices espectrales fue crucial para evaluar diferentes características del terreno, proporcionando una visión integral del área de interés, identificando factores que afectan la distribución del vector.

Un aspecto notable fue la implementación de técnicas matemáticas para suplir el submuestreo experimental. Estas técnicas permitieron interpolar y modelar la densidad espacial de huevos de mosquitos, proporcionando una estimación para áreas donde no se contaba con datos experimentales.

Se implementaron gráficos que permiten una visualización clara y comprensible de las variables involucradas en la distribución espacial del vector del dengue.

En resumen, este proyecto ha demostrado la efectividad de combinar datos satelitales y herramientas geoespaciales para analizar y comprender la distribución espacial de los vectores. Se sientan las bases para futuras investigaciones y estrategias de control en regiones afectadas por esta enfermedad.

Este trabajo representa la culminación del proceso formativo en la materia TIC y Geomática, aplicando los conocimientos adquiridos a una problemática real y relevante para la salud pública. La experiencia obtenida a lo largo del desarrollo de este proyecto ha sido invaluables, proporcionando una comprensión profunda de las técnicas geoespaciales y su aplicación práctica en el campo de la epidemiología.
70 changes: 38 additions & 32 deletions Informe/desarrollo.aux
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Expand Up @@ -363,3 +363,35 @@ \subsubsection{Cálculo del campo de atracción}
\label{fig:atraccion}
\end{figure}

\subsection{Densidad Inicial}

En esta subsección, se detalla el procedimiento utilizado para calcular la densidad inicial de huevos en el área de interés, empleando técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes y análisis de datos geoespaciales.

\subsubsection{Lectura y Procesamiento de Datos}

El primer paso consistió en la lectura y procesamiento de los datos de entrada. Se utilizaron dos tipos de datos: una imagen rasterizada en formato TIF y un archivo CSV con coordenadas y conteos de huevos.

El archivo CSV contiene datos puntuales con coordenadas y conteos de huevos, los cuales se filtraron por una fecha específica a modo de ejemplo para enfocarse en un momento determinado del estudio, que se corresponde con aquella en la que más huevos se registraron.

\subsubsection{Interpolación Gaussiana}

Para calcular la densidad espacial de los huevos, se empleó una técnica de interpolación basada en una función gaussiana bidimensional. La función gaussiana es una representación matemática que describe una distribución normal en dos dimensiones, caracterizada por su forma de campana:

\begin{equation}
G(x, y) = \exp\left(-\frac{(x - x_0)^2 + (y - y_0)^2}{2\sigma^2}\right)
\end{equation}

Se utilizó esta función para modelar la distribución espacial de los huevos alrededor de cada punto de datos.

\subsubsection{Visualización de Resultados}

Finalmente, los resultados se visualizaron superponiendo el mapa de densidad calculado sobre la imagen TIF original. Esta visualización permite observar la distribución espacial de la densidad de huevos en la región de estudio (Figura \ref{fig:densidad}).

\begin{figure}[H]
\includegraphics[width=\textwidth]{densidad.png}
\centering
\caption{Densidad inicial para la región de interés.}
\label{fig:densidad}
\end{figure}


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