Redes neuronales artificiales aplicadas al análisis de datos en ingeniería ambiental e impacto ambiental

Fil: Parodi, M. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería; Argentina Fil: Parodi, M. Universidad Nacional de Rosario. Instituto de Física de Rosario; Argentina Fil: Parodi, M. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina Fil: Parodi, M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina Fil: Herrera, Luis Alberto. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería; Argentina Fil: Matar, Maricel. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería; Argentina Fil: Matar, Maricel. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina Fil: Barrea, L. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería; Argentina Fil: Barrea, L. Universidad Nacional de Rosario. Instituto de Física de Rosario; Argentina Fil: Barrea, L. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina Fil: Mechni, M. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería; Argentina Fil: Masramón, E. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería; Argentina Fil: Luccini, E. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería; Argentina Fil: Luccini, E. Universidad Nacional de Rosario. Instituto de Física de Rosario; Argentina Fil: Luccini, E. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina Resumen: Se realiza una revisión sobre los antecedentes de las Redes Neuronales Artificiales (RNA) como método de análisis de bases de datos medioambientales, aplicado en las diversas áreas de la Ingeniería Ambiental en general y de Impacto Ambiental en particular. Se describe como ejemplo, la aplicación de RNA en los algoritmos de inversión de datos obtenidos por sensado remoto satelital, para la medición de variables geofísicas Abstract: A review of the history of Artificial Neural Networks (ANN) as a method of analysis of environmental data, applied to different areas of Environmental Engineering in general, and Environmental Impact in particular is presented. As an example, ANN applications dealing with the satellital remote measurements of geophysical variables are described.