Paul Esteban Bravo Lopez

• Becario de la Fundación Carolina para estudios de Doctorado (Universidad de Jaén - España). (2020)
• Condecoración como "Mejor Alumno" del Diplomado en Gestión para la Reducción del Riesgo de Desastre - Universidad de Chile (2017)

• Tree Species Identification Using UAV RGB and Multispectral Cloud Points: Combination of Conditioning Factors for Generation of Landslide Susceptibility Maps by Extreme Gradient Boosting in Cuenca, Ecuador. Algorithms, pág: 24 (2025)
  Link: https://doi.org/10.3390/a18050258
• Combination of Conditioning Factors for Generation of Landslide Susceptibility Maps by Extreme Gradient Boosting in Cuenca, Ecuador: Mapping Polylepis Forest Using Sentinel, PlanetScope Images, and Topographical Features with Machine Learning. Remote Sensing, pág: 17 (2024)
  Link: https://doi.org/10.3390/rs16224271
• Mapping Polylepis Forest Using Sentinel, PlanetScope Images, and Topographical Features with Machine Learning: Spatial and Seasonal Patterns of Rainfall Climate Teleconnections in Three Hydropower Generation Basins in Tropical Ecuador. Springer Nature, pág: 168-184 (2024)
  Link: https://doi.org/10.1007/978-3-031-80017-7_11
• Atlas cantonal de Santa Isabel: Landslide Susceptibility Analysis on the Vicinity of Bogotá-Villavicencio Road (Eastern Cordillera of the Colombian Andes). Remote Sensing, pág: 38 (2023)
  Link: https://doi.org/10.3390/rs15153870
• Spatial and Seasonal Patterns of Rainfall Climate Teleconnections in Three Hydropower Generation Basins in Tropical Ecuador: Generación de mapas de susceptibilidad de deslizamientos en Cuenca Ecuador mediante Aprendizaje Automático., Ibarra, Ecuador. (2023).
• Docencia, una labor de mejora continua orientada al humanismo: Tree Species Identification in Urban Environments Using TensorFlow Lite and a Transfer Learning Approach. Forests, pág: 15 (2023)
  Link: https://www.mdpi.com/1999-4907/14/5/1050
• Identificación de árboles en zonas urbanas por transferencia de aprendizaje: Análisis de factores condicionantes mediante Machine Learning para la generación de mapas de susceptibilidad a deslizamientos rotacionales. Caso de estudio: Cuenca, Ecuador, UASD - Santo Domingo (República Dominicana). (2023).
• Landslide Susceptibility Analysis on the Vicinity of Bogotá-Villavicencio Road (Eastern Cordillera of the Colombian Andes): Tree Species Identification in Urban Environments Using TensorFlow Lite and a Transfer Learning Approach. Forests, pág: 14 (2023)
  Link: https://doi.org/10.3390/f14051050
• Generación de mapas de susceptibilidad de deslizamientos en Cuenca Ecuador mediante Aprendizaje Automático.: Landslide Susceptibility Mapping en Cuenca, Ecuador. Enfoques computacionales mediante Machine Learning, Bogotá, Colombia. (2023).
• Tree Species Identification in Urban Environments Using TensorFlow Lite and a Transfer Learning Approach: Analysis of Conditioning Factors in Cuenca, Ecuador, for Landslide Susceptibility Maps Generation Employing Machine Learning Methods. Land, pág: 29 (2023)
  Link: https://doi.org/10.3390/land12061135
• Análisis de factores condicionantes mediante Machine Learning para la generación de mapas de susceptibilidad a deslizamientos rotacionales. Caso de estudio: Cuenca, Ecuador: Elaboración de mapas de susceptibilidad de deslizamientos en la zona de Cuenca, Ecuador mediante la aplicación de una red neuronal artificial , Universidad de Granada, España. (2022).
• Tree Species Identification in Urban Environments Using TensorFlow Lite and a Transfer Learning Approach: Landslide Susceptibility Mapping of Landslides with Artificial Neural Networks: Multi-Approach Analysis of a Backpropagation Algorithm Applying the Neuralnet Package in Cuenca, Ecuador. Remote Sensing, pág: 30 (2022)
  Link: https://doi.org/10.3390/rs14143495
• Atlas cantonal de Paute: Establecimiento de una red de monitoreo GPS Diferencial para el monitoreo de movimiento de tierras. Geoespacial, pág: 1-11 (2022)
  Link: https://doi.org/10.24133/geoespacial.v19i1.1994
• Landslide Susceptibility Mapping en Cuenca, Ecuador. Enfoques computacionales mediante Machine Learning: Elaboración de mapas de susceptibilidad a deslizamientos con redes neuronales artificiales. Caso de estudio: Cuenca, Ecuador., Universidad Nacional de Colombia.. (2022).
• Analysis of Conditioning Factors in Cuenca, Ecuador, for Landslide Susceptibility Maps Generation Employing Machine Learning Methods: Análisis espacio temporal de robos a personas en el Centro Histórico de Cuenca, Ecuador / La transferencia de los resultados de la investigación para el desarrollo territorial sostenible (2022)
• Elaboración de mapas de susceptibilidad de deslizamientos en la zona de Cuenca, Ecuador mediante la aplicación de una red neuronal artificial : Comparative analysis of traffic accidents in the urban area of Cuenca, Ecuador. Period 2018-2020. GeoFocus, pág: 49-72 (2022)
  Link: https://doi.org/10.21138/GF.785
• Landslide Susceptibility Mapping of Landslides with Artificial Neural Networks: Multi-Approach Analysis of a Backpropagation Algorithm Applying the Neuralnet Package in Cuenca, Ecuador: Autocorrelación espacial - Índices para determinar su presencia en datos geográficos: Breve revisión de la literatura. Universidad Verdad, pág: 48-61 (2021)
  Link: https://doi.org/10.33324/uv.v1i78.351
• Establecimiento de una red de monitoreo GPS Diferencial para el monitoreo de movimiento de tierras: Análisis multiespectral de coberturas naturales del Parque Nacional Cajas a través de drones e imágenes satelitales. Memorias de la XVII CONFIBSIG Argentina - 2019, pág: 10 (2019)
• Elaboración de mapas de susceptibilidad a deslizamientos con redes neuronales artificiales. Caso de estudio: Cuenca, Ecuador.: Autocorrelación espacial en datos de precipitación de la década 2001 - 2011 en Ecuador Continental. Memorias del XVII Encuentro de Geógrafos de América Latina - EGAL 2019, pág: 230 (2019)
• Análisis espacio temporal de robos a personas en el Centro Histórico de Cuenca, Ecuador / La transferencia de los resultados de la investigación para el desarrollo territorial sostenible: Mapa de ruido de las calles de la ciudad de Cuenca a partir de características viales., Universidad Técnica Particular de Loja. (2018).
• Comparative analysis of traffic accidents in the urban area of Cuenca, Ecuador. Period 2018-2020: Análisis delictivo en el cantón Cuenca, Ecuador, aplicando técnicas espaciales apoyadas por SIG libre.. Memorias de la XVI Conferencia de Sistemas de Información Geográfica , pág: 361-366 (2017)
  Link: https://doi.org/10.33324/memorias.v1iXVI
• Autocorrelación espacial - Índices para determinar su presencia en datos geográficos: Breve revisión de la literatura: Análisis delictivo aplicando técnicas espaciales mediante SIG utilizando software libre., Universidad Javeriana, Bogotá. (2015).
• Análisis multiespectral de coberturas naturales del Parque Nacional Cajas a través de drones e imágenes satelitales: Para ser un buen desarrollador de software, la universidad no basta, Universidad Técnica de Machala . (2013).
• Autocorrelación espacial en datos de precipitación de la década 2001 - 2011 en Ecuador Continental: Emprendimiento tecnológico en América Latina, Universidad Técnica de Machala. (2013).
• Mapa de ruido de las calles de la ciudad de Cuenca a partir de características viales.:
• Análisis delictivo en el cantón Cuenca, Ecuador, aplicando técnicas espaciales apoyadas por SIG libre.:
• Análisis delictivo aplicando técnicas espaciales mediante SIG utilizando software libre.:
• Para ser un buen desarrollador de software, la universidad no basta:
• Emprendimiento tecnológico en América Latina: