Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)Echeverri Barreto, Luis RaúlRodríguez, Juan PabloCastillo Ramirez, Leidy VannesaJaramillo Bandera, Dayana Catherine2023-02-102023-02-102022-11-30http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/7517Digital elevation modeling (DEM) is the initial part for a number of methodology and spatial analysis models. This, since the extracted results are of high quality, this is due to to which it is linked with high quality of its spatial resolution.Los modelos digitales de elevación (MDE) es la parte inicial para una cantidad de metodología y modelos de análisis espacial. Esto ya que los resultados extraídos son de alta calidad esto se debe a que está ligada con alta calidad de su resolución espacial.spaAcceso abiertoMDEElevaciones del terrenoAnálisis espacialAlta calidadHerramientasTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)DEMTerrain elevationsSpatial analysisHigh qualityToolsinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Avand, M., Kuriqi, A., Khazaei, M., & Ghorbanzadeh, O. (2022). DEM resolution effects on machine learning performance for flood probability mapping. Journal of HydroEnvironment Research, 40, 1-16. https://doi.org/10.1016/j.jher.2021.10.002Barrera, G. A. C., & Osorio, V. A. C. (2016). Evaluación De Calidad En Modelos Digitales De Elevación Generados A Partir De Métodos De Captura Directa E Indirecta; Caso De Estudio, Lote B Perteneciente A La Sede El Vivero De La Universidad Distrital Francisco José De Caldas. 73Corsa, B. D., Jacquemart, M., Willis, M. J., & Tiampo, K. F. (2022). Characterization of large tsunamigenic landslides and their effects using digital surface models: A case study from Taan Fiord, Alaska. Remote Sensing of Environment, 270, 112881. https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112881Delaney, R. G., Blackburn, G. A., Whyatt, J. D., & Folkard, A. M. (2022). SiteFinder: A geospatial scoping tool to assist the siting of external water harvesting structures. Agricultural Water Management, 272, 107836. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2022.107836Epuh, E. E., Moshood, A. I., Okolie, C. J., Daramola, O. E., Akinnusi, S. A., Arungwa, I. D., Orji, M. J., Olanrewaju, H. O., & Fatoyinbo, A. A. (2022). Integration of satellite gravimetry, multispectral imagery and digital elevation model for investigating crustal deformation in the Niger Delta Basin. Geosystems and Geoenvironment, 1(3), 100067. https://doi.org/10.1016/j.geogeo.2022.100067Erharter, G. H., Wagner, T., Winkler, G., & Marcher, T. (2022). Machine learning – An approach for consistent rock glacier mapping and inventorying – Example of Austria. Applied Computing and Geosciences, 16, 100093. https://doi.org/10.1016/j.acags.2022.100093Fallas, J. (2007). Modelos digitales de elevación: Teoría, métodos de interpolación y aplicaciones. Academia, 79.Flyckt, J., Andersson, F., Lavesson, N., Nilsson, L., & Å gren, A. M. (2022). Detecting ditches using supervised learning on high-resolution digital elevation models. Expert Systems with Applications, 201, 116961. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.116961GOV.CO. (2015). Decreto 1170 de 2015 Sector Administrativo de Información Estadística (Consulta). Gestor Normativo. https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=62870IGAC. (2021). LA RED GEODÉSICA NACIONAL: Un servicio continuo y esencial para la planeación y el desarrollo territorial en Colombia (p. 38). https://www.sirgas.org/fileadmin/docs/Boletines/2021_IGAC_RedGeodesicaNacional.pdfinstname:Universidad Antonio Nariñoreponame:Repositorio Institucional UANrepourl:https://repositorio.uan.edu.co/