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Propuesta de actualización de valores catastrales basado en capitalización de renta usando modelos de aprendizaje automático: Interpretación de áreas cultivadas y estimación de valor de suelo para cultivo de palma de aceite en la vereda Llano Grande San Martín - Meta

Proposal for updating cadastral values based on income capitalization using machine learning models: Interpretation of cultivated areas and estimation of land value for oil palm cultivation in Llano Grande San Martin - Meta

dc.contributorTorres Colmenares, Oscar Fernando
dc.creatorForero Porras, Sebastián
dc.creatorVergara Dueñas, Andrés Sebastián
dc.date2025-04-23T20:42:49Z
dc.date2025-04-23T20:42:49Z
dc.date2025-01-17
dc.date.accessioned2025-04-29T21:38:09Z
dc.date.available2025-04-29T21:38:09Z
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11349/95035
dc.identifier.urihttp://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/95008
dc.descriptionLa presente investigación propone un sistema para determinar valores catastrales mediante la capitalización de renta utilizando modelos de aprendizaje automático y el procesamiento de imágenes satelitales. Se centra en la identificación de cultivos de palma de aceite localizados en la vereda Llano Grande en San Martin, Meta (Colombia), para así calcular el valor del suelo y proponer un sistema que sirve de ayuda mejorando la precisión en la valuación catastral. Se utilizan redes neuronales e imágenes satelitales para determinar el área del cultivo y su rentabilidad. Los resultados muestran que este enfoque logra reducir sesgos, teniendo en cuenta el uso actual del suelo, proporcionando información que contribuye a la planificación territorial y la gestión del catastro multipropósito.
dc.descriptionThis research proposes a system to determine cadastral values through rent capitalization using machine learning models and satellite image processing. It focuses on the identification of oil palm crops located in the Llano Grande district in San Martin, Meta (Colombia), to calculate the land value and propose a system that helps to improve the accuracy of the cadastral valuation. Neural networks and satellite images are used to determine the area of the crop and its profitability. The results show that this approach manages to reduce biases, considering the current land use, providing information that contributes to territorial planning and multipurpose cadaster management.
dc.formatpdf
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Distrital Francisco José de Caldas
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dc.rightsOpenAccess
dc.rightsAbierto (Texto Completo)
dc.subjectAvalúo catastral
dc.subjectAprendizaje automático,
dc.subjectTeledetección
dc.subjectCapitalización de renta
dc.subjectPalma de aceite
dc.subjectSIG
dc.subjectIdentificación de cultivos
dc.subjectEspecialización en Avalúos -- Tesis y Disertaciones Académicas
dc.subjectAvalúo catastral
dc.subjectDetección a distancia
dc.subjectSistemas de imágenes
dc.subjectEntomología
dc.subjectCadastral valuation
dc.subjectMachine learning
dc.subjectRemote sensing
dc.subjectOil palm
dc.subjectGIS
dc.subjectCrop identification
dc.titlePropuesta de actualización de valores catastrales basado en capitalización de renta usando modelos de aprendizaje automático: Interpretación de áreas cultivadas y estimación de valor de suelo para cultivo de palma de aceite en la vereda Llano Grande San Martín - Meta
dc.titleProposal for updating cadastral values based on income capitalization using machine learning models: Interpretation of cultivated areas and estimation of land value for oil palm cultivation in Llano Grande San Martin - Meta
dc.typebachelorThesis
dc.typeMonografía
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f


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