Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10553/76515
Campo DC Valoridioma
dc.contributor.advisorAndrade Caldeira, Rui Migueles
dc.contributor.advisorHernández Sosa, José Danieles
dc.contributor.authorBarreto Lucas, Carlos Migueles
dc.date.accessioned2020-12-10T16:09:43Z-
dc.date.available2020-12-10T16:09:43Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.otherTercer Ciclo
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10553/76515-
dc.descriptionPrograma de Doctorado en Tecnologías de Telecomunicación e Ingeniería Computacional por la Universidad de Las Palmas de Gran Canariaen_US
dc.description.abstractLos Modelos de Circulación Oceánica (OCM) son herramientas de gran utilidad. Permiten simular y realizar previsiones de largo plazo del estado del océano con múltiples objetivos, tales como generar predicciones de evolución, ayudar al entendimiento de fenómenos oceanográficos, dar soporte a modelos ecológicos, estimar el transporte de sedimentos y contaminantes, entre otros. Mientras que algunas áreas muestran un buen ajuste entre las predicciones del modelo y la realidad, otras presentan discrepancias significativas; un mayor muestreo del océano en las áreas problemáticas puede contribuir para mejorar el desempeño de los OCM. Los vehículos autónomos submarinos, y más concretamente los gliders, pueden ser utilizados con este objetivo, aprovechando su versatilidad y capacidad para ejecutar misiones de muy larga duración...en_US
dc.description.abstractThis work posed a challenge from the start, as underwater vehicles were not my area of expertise. After my Master's thesis, which focused on oceanographic data processing and visualisation, I developed mobile apps, websites and databases while collaborating with colleagues to produce scientific papers. In this process, I met Daniel Hernández during a glider mission off the south coast of Madeira Island, not knowing that he would become one of my PhD advisors at the Universidad de Las Palma de Gran Canaria a year later. I carried out the research for this thesis while working at the Oceanic Observatory of Madeira, which involved task management challenges throughout...en_US
dc.languagespaen_US
dc.subject120304 Inteligencia artificialen_US
dc.subject120326 Simulaciónen_US
dc.subject2510 Oceanografíaen_US
dc.titleUsage of autonomous underwater vehicles as adaptive observational platforms to improve ocean circulation modelses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisen_US
dc.typeThesisen_US
dc.typeThesisen_US
dc.investigacionIngeniería y Arquitecturaen_US
dc.type2Tesis doctoralen_US
dc.utils.revisionen_US
dc.identifier.matriculaTESIS-1636635es
dc.identifier.ulpgcen_US
dc.contributor.buulpgcBU-INFes
dc.contributor.programaPrograma de Doctorado en Tecnologías de Telecomunicación e Ingeniería Computacional por la Universidad de Las Palmas de Gran Canariaes
item.grantfulltextopen-
item.fulltextCon texto completo-
crisitem.advisor.deptGIR SIANI: Inteligencia Artificial, Robótica y Oceanografía Computacional-
crisitem.advisor.deptIU Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas-
crisitem.advisor.deptDepartamento de Informática y Sistemas-
crisitem.author.fullNameBarreto Lucas, Carlos Miguel-
Colección:Tesis doctoral
miniatura
Adobe PDF (34,91 MB)
Vista resumida

Google ScholarTM

Verifica


Comparte



Exporta metadatos



Los elementos en ULPGC accedaCRIS están protegidos por derechos de autor con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.