RI-UCM (Universidad Catolica de Manizales)
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Determinación de la eficiencia en la clasificación automática de coberturas con algoritmos de Machine Learning (ML) empleando imágenes del sensor Vexcel Ultracam, caso de estudio Municipio de Chía
No full textLa constante dinámica territorial observada en el área metropolitana de Bogotá, impulsada por el alto crecimiento poblacional, ha generado una expansión desordenada del uso del suelo, que altera el equilibrio territorial de los municipios circundantes como Chía – Cundinamarca. Este tipo de expansión, presenta un desafío considerable para el cumplimiento de las políticas públicas del municipio que buscan un desarrollo urbano sostenible, la protección de las áreas rurales y la presentación de los recursos naturales. Para abordar el monitoreo de esta problemática, se propuso evaluar la eficiencia del uso de técnicas de Machine Learning (ML) aplicadas a imágenes de alta resolución (sensor Vexcel Ultracam) para la identificación de la distribución y la dinámica del uso del suelo considerando que el acceso a datos de alta resolución abiertos y a la diversidad de enfoques metodológicos en el monitoreo de coberturas siguen siendo temas relevantes. Los resultados demuestran que los algoritmos de ML, especialmente Random Forest, son efectivos en la clasificación de coberturas de suelo, sobre territorios con características similares al municipio de Chía, contribuyendo a una mejor comprensión de los cambios en el uso del suelo. Además, de la inclusión de índices espectrales y características de textura mejora significativamente la precisión de la clasificación, permitiendo una mejor adaptación a las particularidades del territorio y una comprensión más profunda de los cambios del territorio.The dynamic territorial changes observed in the metropolitan area of Bogotá, driven by high population growth, have led to a disorderly expansion of land use, disrupting the territorial balance of surrounding municipalities such as Chía – Cundinamarca. This type of expansion presents a significant challenge to the implementation of public policies in the municipality that aim for sustainable urban development, the protection of rural areas, and the preservation of natural resources. To monitor this issue, an evaluation was proposed to assess the efficiency of using Machine Learning (ML) techniques applied to high-resolution imagery (Vexcel Ultracam sensor) for identifying the distribution and dynamics of land use, considering that access to open high-resolution data and the diversity of methodological approaches in land cover monitoring remain relevant topics. The results show that ML algorithms, especially Random Forest, are effective in land cover classification in areas with characteristics similar to the municipality of Chía, contributing to a better understanding of land use changes. Moreover, the inclusion of spectral indices and texture features .MaestríaMagíster en Teledetecció
a
No full textDescripciónResumenAgenciasTablaPregradoArquitecto (a)Primera edición.NotasDetallesMetodologíaLíneaInformació
Teledetección y algoritmos de machine learning para la clasificación de aguacate
No full textLa teledetección se ha convertido en una herramienta fundamental en la agricultura de precisión, permitiendo el monitoreo y la clasificación de cultivos a gran escala, como el cultivo del aguacate ha despertado un creciente interés debido a su importancia económica y ambiental. Esta tesis de maestría presenta un análisis bibliométrico de algoritmos de clasificación de aprendizaje automático aplicados al monitoreo de cultivos mediante teledetección y revisión sistemática (PRISMA), centrada en el aguacate (Persea americana Mill) mediante técnicas de teledetección y algoritmos de aprendizaje automático. Para analizar la evolución global y las tendencias en los algoritmos de clasificación de cultivos, se utilizaron los softwares Bibliometrix (R) y VOSViewer. La revisión muestra la creciente importancia de las técnicas de aprendizaje automático en el monitoreo agrícola, con 2122 publicaciones en la última década que muestran un crecimiento sostenido. Los resultados resaltan el potencial de las redes neuronales (MLP, ANN), las máquinas de vectores de soporte (SVM) y los bosques aleatorios (RF) para optimizar los procesos de clasificación, con tasas de precisión entre 71% y 100% en aguacate utilizando datos de imágenes satelitales, imágenes RGB, firmas espectrales, imágenes termales y LiDAR, para clasificar la cobertura, evaluar la salud de las plantas, el reconocimiento de la fruta y evaluar la calidad de la fruta. Los hallazgos enfatizan la necesidad de la integración de datos de múltiples fuentes, como firmas satelitales, de drones y espectrales, para mejorar la confiabilidad de los modelos de clasificación. Los hallazgos de esta revisión brindan información valiosa sobre la sinergia de la ciencia agrícola, la teledetección y el aprendizaje automático, ofreciendo una base para futuras investigaciones y aplicaciones prácticas. El estudio contribuye al desarrollo de prácticas agrícolas automatizadas y sostenibles, alineándose con los objetivos de la agricultura de precisión y la competitividad global en la producción de aguacate.Remote sensing has emerged as a fundamental tool in precision agriculture, enabling large- scale monitoring and classification of crops, such as avocado cultivation has garnered growing interest due to its economic and environmental importance. This master's thesis presents a bibliometric analysis of machine learning classification algorithms applied to crop monitoring using remote sensing and a systematic review methodology (PRISMA) with a focus on avocado fruit (Persea americana Mill) using remote sensing techniques and machine learning algorithms. To analyze the global evolution and trends in crop classification algorithms, Bibliometrix (R) and VOSViewer Software were used. The review shows the increasing significance of machine learning techniques in agricultural monitoring, with 2,122 publications over the past decade showing sustained growth. The results highlight the potential of neural networks (MLP, ANN), support vector machines (SVM), and random forests (RF) in optimizing classification processes, with accuracy rates between 71% and 100%, applied to avocado using data from satellite images, RGB imagery, spectral signatures, thermal images and LiDAR, in classifying crop cover, evaluating plant health, fruit recognition, and assessing fruit quality. The findings emphasize the need for multi-source data integration, such as satellite, drone, and spectral signatures, to enhance the reliability of classification models The findings of this review provide valuable insights into the synergy of agricultural science, remote sensing, and machine learning, offering a foundation for future research and practical applications. The study contributes to the development of automated and sustainable agricultural practices, aligning with the goals of precision agriculture and global competitiveness in avocado production.MaestríaMagíster en Teledetecció
Modelado del desempeño en competencias pruebas saber pro: un enfoque multinomial
No full textEl presente informe desarrolla un modelo estadístico predictivo para estimar el nivel de desempeño de los estudiantes de la Universidad Católica de Manizales en las pruebas Saber Pro, con base en variables académicas y contextuales. Se empleó la regresión logística multinomial como técnica principal, utilizando datos de los años 2016 a 2024, los cuales fueron depurados y transformados adecuadamente para su análisis. Las variables predictoras incluyeron puntajes globales, puntajes por competencia, percentiles, programa académico, área de formación y competencia evaluada. El modelo fue entrenado con una partición del 70% de los datos y validado sobre el 30% restante. Los resultados muestran una precisión global del 98.92% y un índice Kappa de 0.984, lo que indica una capacidad predictiva muy alta y un fuerte acuerdo entre las predicciones del modelo y los valores reales. Asimismo, la matriz de confusión reveló que los errores de clasificación son mínimos y no afectan significativamente la interpretación general. El análisis de las probabilidades predichas permitió identificar que el modelo es altamente confiable en la mayoría de los casos, especialmente en los niveles extremos (1 y 4), mientras que muestra mayor incertidumbre en niveles intermedios (2 y 3), donde se evidencian solapamientos en los perfiles de puntaje. Este modelo tiene un alto potencial para ser usado como herramienta institucional en procesos de evaluación, seguimiento académico y mejoramiento continuo.This report develops a predictive statistical model to estimate the performance level of students at the Catholic University of Manizales on the Saber Pro tests, based on academic and contextual variables. Multinomial logistic regression was used as the primary technique, utilizing data from 2016 to 2024, which were cleaned and transformed appropriately for analysis. Predictor variables included overall scores, scores by competency, percentiles, academic program, area of study, and competency assessed. The model was trained with a 70% data partition and validated on the remaining 30%. The results show an overall accuracy of 98.92% and a Kappa index of 0.984, indicating very high predictive capacity and strong agreement between the model's predictions and actual values. Furthermore, the confusion matrix revealed that classification errors are minimal and do not significantly affect the overall interpretation. The analysis of predicted probabilities revealed that the model is highly reliable in most cases, especially at the extreme levels (1 and 4), while it shows greater uncertainty at intermediate levels (2 and 3), where overlaps in the score profiles are evident. This model has great potential for use as an institutional tool in evaluation, academic monitoring, and continuous improvement processes.EspecializaciónEspecialista en Estadística Aplicad
Encuentros sociales: formulación de herramientas para la sensibilización en instituciones educativas y análisis de su relación socioecológica con el ecosistema de páramo.
No full textFormulación de herramientas de educación ambiental enfocadas en la sensibilización para la protección del ecosistema de páramo, e interpretación de la relación socioecológica entre niños, niñas y adolescentes con el páramo, en instituciones educativas de la Cuenca del Río ChinchináFormulation of environmental education tools focused on awareness for the protection of the páramo ecosystem, and interpretation of the socio-ecological relationship between children and adolescents and the páramo, within educational institutions of the Chinchiná River Basin.Centro Editorial Universidad Católica de Manizale
Identificación del cambio de la cobertura vegetal y evaluación del cumplimiento del reglamento europeo contra la deforestación mediante Google Earth Engine a partir del año 2020. caso: finca cafetera del departamento de Caldas
No full textEste estudio evaluó el cumplimiento del principio de libre deforestación establecido por la regulación EUDR en una finca cafetera (predio CCM04), mediante el análisis multitemporal de imágenes satelitales Landsat 8 en Google Earth Engine (GEE). Se aplicó el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) para detectar cambios en la cobertura vegetal entre 2020 y 2024. Los resultados mostraron una pérdida acumulada de 1,53 hectáreas, atribuida principalmente a prácticas agrícolas propias del cultivo de café —como la renovación de lotes, control de arvenses y envejecimiento de plantas— y no a deforestación de bosque natural. La evaluación se fundamentó en la definición de bosque de la FAO y en la ubicación del predio dentro de la frontera agrícola nacional. Se concluyó que el predio cumple con la normativa EUDR al no comprometer ecosistemas forestales. Los hallazgos fueron validados con reportes de la empresa Geocledian, los cuales, pese a estimar una mayor área afectada (5,13 ha), coinciden espacialmente con los puntos críticos detectados por GEE. Este trabajo demuestra la eficacia de integrar herramientas de teledetección, sistemas de información geogrica (SIG) y conocimiento agronómico para la verificación técnica del cumplimiento de normativas ambientales en el contexto de la producción agrícola.This study assessed compliance with the deforestation-free principle established by the EU Deforestation Regulation (EUDR) on a coffee farm (property CCM04), using multitemporal analysis of Landsat 8 satellite imagery on the Google Earth Engine (GEE) platform. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) was applied to detect vegetation cover changes between 2020 and 2024. The analysis revealed a cumulative loss of 1,53 hectares, primarily attributed to typical coffee farming practices—such as plot renewal through pruning or replanting, weed control, and natural plant aging—rather than deforestation of natural forests. Compliance was evaluated based on the FAO forest definition and the farm’s location within Colombia’s official agricultural frontier. It was concluded that the farm meets EUDR requirements, as the observed vegetation loss occurred within actively cultivated agricultural areas. Results were validated through comparison with deforestation risk reports from the company Geocledian, which estimated a larger affected area (5,13 ha), likely due to misclassifying coffee crops as forest. Nonetheless, a strong spatial correlation in critical areas confirmed the technical reliability of the GEE-based analysis. This study demonstrates the effectiveness of integrating remote sensing tools, geographic information systems (GIS), and agronomic context for the technical verification of environmental compliance in agricultural production systems.PregradoIngeniero(a) Ambienta
Estado del conocimiento sobre didácticas emergentes para la enseñanza del inglés. una revisión documental en posgrados en educación en Manizales de 2013 a 2023
No full textEsta tesis de maestría refleja una exploración de las publicaciones en cuanto a las metodologías y didácticas que aplicaron los docentes en formación de posgrados en educación en universidades de Manizales entre los años 2013 y 2023, y cuyas intenciones fueron las de mejorar los procesos de enseñanza del idioma inglés. Como método se utilizó un estudio cualitativo de análisis documental, y como técnica de recopilación y análisis de datos, la consulta de repositorios institucionales, tesis de maestrías y doctorados, revistas científicas, artículos, informes gubernamentales. Se llevó a cabo un método comparativo-interpretativo, con el que se determinó el tipo de estrategias pedagógicas que desarrollaron los profesores desde la práctica educativa. De las investigaciones indagadas se encontró que, al emplear metodologías y didácticas innovadoras, que promuevan un aprendizaje cooperativo y el auto aprendizaje, éstas influyen significativamente en la calidad del aprendizaje de los educandos, potenciando el logro académico, su capacidad de respuesta a situaciones problemáticas y su competencia en las múltiples áreas del conocimiento. Se concluyó que la indagación crítica conlleva a los maestros a adaptar su praxis pedagógica con el fin de cumplir con los requerimientos individuales de sus aprendices, promover la reflexión crítica en cuanto al quehacer educativo y estimular la cooperación y la reciprocidad en la transmisión de saberes entre profesores.This master's thesis reflects an exploration of the publications regarding the methodologies and didactics applied by teachers in training for postgraduate education at universities in Manizales between 2013 and 2023, and whose intentions were to improve the teaching processes of the English language. As a method, a qualitative study of documentary analysis was used, and as a data collection and analysis technique, the consultation of institutional repositories, master's and doctoral theses, scientific journals, articles, and government reports. A comparative-interpretative method was carried out, with which the type of pedagogical strategies developed by teachers from their educational practice was determined. From the research investigated, it was found that, by using innovative methodologies and didactics, which promote cooperative learning and self-learning, these significantly influence the quality of learning of students, enhancing academic achievement, their ability to respond to problematic situations, and their competence in multiple areas of knowledge. It was concluded that critical inquiry leads teachers to adapt their pedagogical praxis in order to meet the individual requirements of their learners, promote critical reflection on educational work and stimulate cooperation and reciprocity in the transmission of knowledge among teachers.MaestríaMagíster en Educació
Diseño de una guía metodológica para gestión de incidentes de ciberseguridad en empresas de servicios públicos de Manizales
No full textEn la era digital actual, la protección de la información y las operaciones, se han convertido en un aspecto crítico para garantizar la continuidad de las organizaciones. Con el crecimiento exponencial de las amenazas cibernéticas, desde ataques de ransomware hasta brechas de datos, la gestión de incidentes de ciberseguridad se ha vuelto una prioridad que no se puede desconocer. Por esta razón, el diseño de una guía metodológica para la gestión de incidentes de ciberseguridad se convierte pilar fundamental para la protección de la información, datos y operaciones se convierte en un proceso fundamental en la defensa de la disponibilidad, integridad y confidencialidad de la información sensible y de la continuidad de las operaciones del negocio. Esta guía no solo proporciona un marco estructurado para responder eficazmente ante incidentes, sino que también establece roles, perfiles especializados, procedimientos de escalado, evaluación de riesgos, y alinea esfuerzos con iniciativas como los Equipos de Respuesta a Incidentes de Seguridad Informática CSIRT (FIRST CSIRT Services Framework) y el Plan de Continuidad del Negocio (BCP). En este contexto, esta investigación se propone abordar la necesidad de desarrollar una guía metodológica que no solo permita reaccionar ante incidentes de ciberseguridad, sino que también los prevenga y mitigue su impacto potencial. A través de un enfoque integral y proactivo, se explorarán los elementos clave que componen esta guía, desde la identificación
temprana de amenazas hasta la recuperación efectiva de la infraestructura y los datos afectados.In today’s digital era, the protection of information and operations has become a critical aspect for ensuring organizational continuity. With the exponential growth of cyber threats, ranging from ransomware attacks to data breaches, cybersecurity incident management has become a priority that cannot be overlooked. For this reason, the design of a methodological guide for cybersecurity incident management becomes a fundamental pillar for protecting information, data, and operations, serving as a key process in defending the availability, integrity, and confidentiality of sensitive information and the continuity of business operations. This guide not only provides a structured framework for effectively responding to incidents but also establishes roles, specialized profiles, escalation procedures, risk assessment, and aligns efforts with initiatives such as Computer Security Incident Response Teams (CSIRT) following the FIRST CSIRT Services Framework, as well as Business Continuity Planning (BCP). In this context, this research seeks to address the need to develop a methodological guide that not only enables reaction to cybersecurity incidents but also prevents and mitigates their potential impact. Through a comprehensive and proactive approach, the study will explore the key elements that make up this guide, from the early identification of threats to the effective recovery of affected infrastructure and data.EspecializaciónEspecialista en Cibersegurida
Monitoreo con aeronave no tripulada a un proceso de restauracion en alta montaña, en el Municipio de Tausa, Cundinamarca
No full textEl objetivo del presente estudio es realizar un monitoreo con dron en diferentes temporalidades (2019, 2020 y 2022) a un proceso de restauración realizado en el predio Peñitas ubicado en la unidad hidrográfica del Neusa, municipio de Tausa, Colombia. El monitoreo se realizó con un dron Mavic 2 pro, se tomaron en total 24 puntos de control con ayuda de un GPS Sokkia y GPS Topcon Hiper+, posteriormente se procesaron en Agisoft para obtener las ortofotos de las 3 temporalidades, seguidamente se cargó la imagen (2020) en Jupyter Notebook y se utilizó la metodología de Montoya (2017) para identificar las plántulas sembradas, que luego fue ajustado a partir del centroide, así como también se identificaron los falsos positivos y las siembras no identificadas, para un total de 8.704 árboles sembrados y se estimó la altura promedio 0,86 m de los árboles sembrados con base en el modelo digital de superficie (2022) y el modelo digital de terreno (2020). Finalmente se estimaron las estructuras del paisaje con la metodología de análisis de patrones espaciales morfológicos (MSPA) para paisajes forestales. Se lograron estimar las métricas del paisaje, así como su estructura para las 2 temporalidades (2019 y 2022), donde se evidencio que debido al proceso de restauración se presentó un incremento en la cobertura forestal evidenciado en el incremento de núcleos, islas, borde, bucle puente y ramas que favorecerán la conectividad del paisaje.The objective of this study is to conduct a drone monitoring in different temporalities (2019, 2020 and 2022) to a restoration process carried out in the Peñitas property located in the hydrographic unit of the Neusa, municipality of Tausa, Colombia. The monitoring was carried out with a Mavic 2 pro drone, 24 control points were taken with the help of a Sokkia GPS and Topcon Hiper+ GPS, then they were processed in Agisoft to obtain the orthophotos of the 3 temporalities, then the image (2020) was loaded in Jupyter Notebook and the methodology of Montoya (2017) was used to identify the seedlings planted, which was then adjusted from the centroid, as well as identifying false positives and unidentified plantings, for a total of 8. 704 trees planted and the average height 0.86 m of the planted trees was estimated based on the digital surface model (2022) and the digital terrain model (2020). Finally, landscape structures were estimated using the morphological spatial pattern analysis (MSPA) methodology for forest landscapes. Landscape metrics were estimated, as well as its structure for the 2 temporalities (2019 and 2022), where it was evidenced that due to the restoration process there was an increase in forest cover evidenced in the increase of cores, islands, edge, bridge loop and branches that will favor landscape connectivity.MaestríaMagíster en Teledetecció
Satisfacción laboral del personal de la E.S.E Hospital San José de Samaná Caldas- 2025
No full textEl presente trabajo de investigación analiza el grado de satisfacción laboral del personal de la E.S.E Hospital San José de Samaná. Se parte de la premisa de que un entorno laboral satisfactorio es clave para el bienestar de los empleados y la calidad del servicio, especialmente en el sector de la salud. La satisfacción laboral no sólo impacta el desempeño y la actitud del trabajador, sino también la seguridad y calidad de atención de los pacientes. El estudio explora cómo la sobrecarga laboral, el estrés y la percepción del trabajador influyen en la satisfacción de los empleados. Se presentan diversas investigaciones previas que sugieren una relación positiva entre la percepción laboral favorable y la motivación del personal de salud. Además, se plantea el supuesto de que los niveles de satisfacción laboral pueden variar según el área donde desarrolla sus funciones el empleado. La investigación identifica los factores que influyen en la satisfacción laboral dentro del hospital y evalúa si la antigüedad es un determinante relevante. El estudio se considera de gran utilidad para mejorar la calidad del servicio, optimizar el bienestar del personal y proponer estrategias para fortalecer el ambiente laboral. Para la recopilación de información, se utilizó el cuestionario Font Roja, el cual fue diligenciado de manera virtual por los empleados de la E.S.E Hospital San José de Samaná, cumpliendo con los criterios de inclusión previamente determinados. Este instrumento permitió obtener datos precisos sobre la percepción del personal respecto a su nivel de satisfacción laboral y los factores que pueden estar influyendo en su bienestar dentro de la organización.This research paper analyzes the degree of job satisfaction among staff at the E.S.E Hospital San José de Samaná. It is based on the premise that a satisfactory work environment is key to employee well-being and service quality, especially in the healthcare sector. Job satisfaction not only impacts worker performance and attitude, but also patient safety and quality of care. The study explores how work overload, stress, and employee perception influence employee satisfaction. It presents various previous studies that suggest a positive relationship between favorable work perception and healthcare staff motivation. In addition, it posits that job satisfaction levels may vary depending on the area in which the employee works. The research identifies the factors that influence job satisfaction within the hospital and assesses whether seniority is a relevant determinant. The study is considered highly useful for improving service quality, optimizing staff well-being, and proposing strategies to strengthen the work environment. To collect information, the Font Roja questionnaire was used, which was completed online by employees of the E.S.E Hospital San José de Samaná, in accordance with the previously determined inclusion criteria. This instrument made it possible to obtain accurate data on staff perceptions of their level of job satisfaction and the factors that may be influencing their well-being within the organization.EspecializaciónEspecialista en Administración de la salu