Cloud-Based Flora Repository System with Geo-Location Mapping for Mt. Hamiguitan Sanctuary Exploration

Arenga, Delan Zoe H.; Cruz, Jennifer C. Dela; Lorilla, Franch Maverick A.; Tangian, Paul A.

doi:10.1109/tenconspring.2018.8692056

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“…Es una aplicación basada en la web en la que se pueden crear mapas personalizados agregando las ubicaciones favoritas y se pueden utilizar para la navegación y otros fines sobre la marcha. Esta aplicación por sí sola no ofrece mucha utilidad de investigación, pero cuando se combina con los GPS, tiene varios beneficios [11], ser una herramienta fácil de utilizar y ofrece la capacidad de hacer acercamientos o alejamientos para mostrar el mapa, ofrece bastante información adicional sobre gran parte de los lugares del mundo, muestra rutas para llegar a diferentes sitios desde alguna ubicación actual y es posible imprimir, enviar o enlazar los mapas, por lo que este tipo de herramienta es capaz de aprovechar el GPS de los teléfonos inteligentes y permitir a los usuarios de la aplicación ser guiados por diferentes trayectos por la geolocalización de la flora en colaboración con un mapa en línea [19].…”

Section: Análisisunclassified

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Desarrollo de una metodología para la gestión de inventarios de flora

Ochoa-Hernández,

Canizales Dessens,

Barceló-Valenzuela

2023

Epistemus

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Dentro de las características de los jardines zoológicos, se detectó que no se cuenta con un inventario de toda la flora, ni mucho menos de la que requiere más cuidados, de igual manera, no se conoce su correcta ubicación y/o distribución, lo que propicia un inadecuado control y mantenimiento de la misma. Para ello, se diseñó e implementó una metodología que guiará mediante un procedimiento adecuado, la definición, creación y uso de los inventarios para el Centro Ecológico de Sonora, el cual permitirá el manejo eficiente de sus recursos. Se analizaron y estudiaron diferentes autores con distintos procedimientos, se generó una propuesta que se pueda implementar en éste y en otros centros. Se debe de considerar que para este tipo de proyectos se requieren equipos de georreferenciación profesionales los cuales eviten el desfase de las coordenadas y una incorrecta ubicación de las especies. Como resultado, se obtuvo...

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Section: Análisisunclassified

“…estos pueden ser almacenados en un sistema de depósito en línea de plantas. Los usuarios de la aplicación pueden consultar las listas de plantas existentes que desean explorar y ubicar en el mapa mediante el mapeo de ubicación geográfica [19].…”

Section: Análisisunclassified

Desarrollo de una metodología para la gestión de inventarios de flora

Ochoa-Hernández,

Canizales Dessens,

Barceló-Valenzuela

2023

Epistemus

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“…Geotagging is the important activity to generate POI data and many researchers worked in this domain [36][37][38][39]. Some authors suggested the techniques to inference the geographical location based on text, image and categories [40][41][42][43][44][45][46][47].…”

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Fine-tuned Predictive Model for Verifying POI Data

Monika¹,

Bundele²,

Bothale³

et al. 2021

IJACSA

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Mapping websites and geo portals are playing a vital role in daily life due to the availability of geo-tagged data. From booking a cab to search a place, getting traffic information, review of the place, searching for a doctor or best school available in the locality, we are heavily dependent on the map services and geo portals available for finding such information. There is voluminous data available on these sources and it is getting increasing every moment. These data are majorly collected through crowdsourcing methods where people are contributing. As a basic principle of Garbage in garbage out, the quality of this data impacts the quality of the services based on this data. Therefore, it is highly desired to have a model which can predict the quality/accuracy of the geotagged Point of interest data. We propose a novel Fine-Tuned Predictive Model to check the accuracy of this data using the best suitable supervised machine learning approach. This work focuses on the complete life cycle of the model building, starting from the data collection to the fine-tuning of the hyperparameters. We covered the challenges particularly to the geotagged POI data and remedies to resolve the issues to make it suitable for predictive modeling for classifying the data based on their accuracy. This is a unique work that considers multiple sources including ground truth data to verify the geotagged data using a machine learning approach. After exhaustive experiments, we obtained the best values for hyperparameters for the selected predictive model built on the real data set prepared specifically to target the proposed solution. This work provides a way to develop a robust pipeline for predicting the accuracy of crowdsourced geotagged data.

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Cloud-Based Flora Repository System with Geo-Location Mapping for Mt. Hamiguitan Sanctuary Exploration

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Desarrollo de una metodología para la gestión de inventarios de flora

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