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Modelamiento del nicho ecológico de Anopheles en regiones de alta endemicidad de malaria: enfoque espacial con Google Earth Engine

Modelamiento del nicho ecológico de Anopheles en regiones de alta endemicidad de malaria: enfoque espacial con Google Earth Engine

dc.contributorLópez Sevillano, Alexandra María
dc.creatorHerrán Urrea, Yireny Alejandra
dc.date2024-09-06T15:40:30Z
dc.date2024-09-06T15:40:30Z
dc.date2023-11-20
dc.date.accessioned2025-04-29T21:35:59Z
dc.date.available2025-04-29T21:35:59Z
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11349/40463
dc.identifier.urihttp://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/94328
dc.descriptionEste estudio aborda las complejidades de la endemicidad de la malaria en Colombia mediante el modelado del nicho ecológico de los mosquitos Anopheles utilizando Google Earth Engine. Integrando diversas variables climáticas, de elevación y cobertura terrestre, la investigación tiene como objetivo construir un modelo integral que evalúe la distribución potencial y la idoneidad del hábitat. Aprovechando el algoritmo Random Forest dentro de Google Earth Engine, este enfoque ofrece una perspectiva novedosa para comprender los patrones espaciales de las especies de Anopheles. El estudio subraya la importancia de utilizar Google Earth Engine para el modelado del nicho ecológico, ofreciendo ideas fundamentales para estrategias específicas de control de la malaria.
dc.descriptionThis study addresses the complexities of malaria endemicity in Colombia by modeling the ecological niche of Anopheles mosquitoes using Google Earth Engine. Integrating various climatic, elevation, and land cover variables, the research aims to construct a comprehensive model that evaluates potential distribution and habitat suitability. Leveraging the Random Forest algorithm within Google Earth Engine, this approach provides a novel perspective to comprehend spatial patterns of Anopheles species. The study underscores the significance of utilizing Google Earth Engine for ecological niche modeling, offering fundamental insights for specific malaria control strategies.
dc.formatpdf
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightsRestrictedAccess
dc.rightsRestringido (Solo Referencia)
dc.subjectGoogle Earth Engine
dc.subjectModelamiento
dc.subjectAnopheles
dc.subjectRandom forest
dc.subjectENM
dc.subjectEspecialización en Sistemas de Información Geográfica -- Tesis y disertaciones académicas
dc.subjectEndemicidad de la malaria en Colombia
dc.subjectModelado del nicho ecológico de Anopheles
dc.subjectGoogle Earth Engine en estudios ecológicos
dc.subjectAlgoritmo Random Forest en modelado ambiental
dc.subjectGoogle Earth Engine
dc.subjectModeling
dc.subjectAnopheles
dc.subjectRandom forest
dc.subjectSDM
dc.titleModelamiento del nicho ecológico de Anopheles en regiones de alta endemicidad de malaria: enfoque espacial con Google Earth Engine
dc.titleModelamiento del nicho ecológico de Anopheles en regiones de alta endemicidad de malaria: enfoque espacial con Google Earth Engine
dc.typebachelorThesis
dc.typeMonografía
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f


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