000			03106cab a2200241 a 4500
001			032733
003			UAHC_CL
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008			870616s2003 cl arzp 011u spa d
040			_aUAHC_CL _cUAHC_CL _dUAHC_CL
082	0	4	_a918.83
100	1		_aMena Frau, Carlos
245	1	0	_aGeomática y redes neuronales para determinar la calidad de los terrenos forestales / _cCarlos Mena Frau, Rodrigo Montecinos Guajardo.
260			_bInstituto Geográfico Militar _c2003 _aSantiago, Chile
300			_app. 99-108
500			_aEn: Revista Geográfica de Chile, Terra Australis, nº 48, 2003. pp. 99-108. ISSN: 03788482
500			_aEn: Revista Geográfica de Chile, Terra Australis, nº 48, 2003. pp. 99-108. ISSN: 03788482
520			_aEn la investigación , se exponen los resultados provenientes de la aplicación de una metodología para determinar la calidad de los terrenos forestales, particularmente en plantaciones de Pinus radiata D. Don, utilizando la integración de los SIG. (Sistemas de Información Geográfica) y técnicas de estimación como los on las redes neuronales artificiales, del tipo retropropagación. El estudio se realizó en el predio Quivolgo 2, perteneciente a la empresa Forestal Celco S.A., ubicada en la comuna de Constitución.\\Dentro del contexto de la investigación, los resultados arrojaron que, las variables seleccionadas como mejores predictoras son las relaciones con la Pendiente del Terreno (MDP) y la distancia a los Cursos de Agua (DCA). Además, las redes neuronales realizan una buena predicción, ya que su estimación genera menores errores, comparativamente con técnicas de estimación tradicionales como el método de mínimos cuadrados. Es necesario aclarar que si bien la calidad de la estimación es óptima, se encuentra dentro de los rangos que manifiestan investigaciones anteriores.
520			_aEn la investigación , se exponen los resultados provenientes de la aplicación de una metodología para determinar la calidad de los terrenos forestales, particularmente en plantaciones de Pinus radiata D. Don, utilizando la integración de los SIG. (Sistemas de Información Geográfica) y técnicas de estimación como los on las redes neuronales artificiales, del tipo retropropagación. El estudio se realizó en el predio Quivolgo 2, perteneciente a la empresa Forestal Celco S.A., ubicada en la comuna de Constitución.\\Dentro del contexto de la investigación, los resultados arrojaron que, las variables seleccionadas como mejores predictoras son las relaciones con la Pendiente del Terreno (MDP) y la distancia a los Cursos de Agua (DCA). Además, las redes neuronales realizan una buena predicción, ya que su estimación genera menores errores, comparativamente con técnicas de estimación tradicionales como el método de mínimos cuadrados. Es necesario aclarar que si bien la calidad de la estimación es óptima, se encuentra dentro de los rangos que manifiestan investigaciones anteriores.
653			_aPEDAGOGIA EN HISTORIA Y CIENCIAS SOCIALES
653			_aLICENCIATURA EN HISTORIA
900			_aESTUDIOS-12
942			_cREVA
999			_c32733 _d32733