Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://hdl.handle.net/10609/147355
Título : | Evaluación de algoritmos de aprendizaje automático para la determinación de parámetros de calidad del agua mediante teledetección |
Autoría: | Navarro Oronoz, Vanesa |
Tutor: | Muñoz Bollas, Anna |
Otros: | Solé-Ribalta, Albert |
Resumen : | El seguimiento de la calidad del agua es una prioridad para las necesidades de abastecimiento y consumo, y también para el buen funcionamiento de los ecosistemas naturales. En este trabajo se estudia el potencial del monitoreo de parámetros indicativos de la calidad del agua empleando técnicas avanzadas de teledetección y algoritmos de aprendizaje automático en el embalse El Val (Aragón), ya que está catalogado como -Zona Sensible- y se encuentra en situación de vulnerabilidad y riesgo medioambiental. Este trabajo presenta los resultados de la validación de imágenes térmicas del sensor TIRS a bordo de las misiones Landsat para obtener la temperatura superficial del agua, y la validación de imágenes ópticas capturadas por el sensor MSI a bordo de la misión Sentinel para obtener la turbidez y concentración de clorofila-a entre enero de 2018 y diciembre de 2022. En la estimación de la temperatura, las imágenes se han calibrado con los datos de campo obteniendo un modelo de regresión lineal (R2=0.98) con error de 1 °C. Para la estimación de clorofila-a y turbidez se han evaluado los algoritmos Decision Tree, Random Forest y SVM con búsqueda automática de la mejor combinación de hiper parámetros y validación cruzada con 5 particiones estratificadas. En la estimación de clorofila-a el desempeño de Decision Tree y Random Forest ha sido similar explicando un 88 % de la varianza del modelo y con errores entre los 10-15 mg/l. Los modelos evaluados para estimar la turbidez no han sabido representar el comportamiento de la variable de forma adecuada. |
Palabras clave : | teledetección calidad del agua aprendizaje automático |
Tipo de documento: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Fecha de publicación : | ene-2023 |
Licencia de publicación: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ |
Aparece en las colecciones: | Treballs finals de carrera, treballs de recerca, etc. |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
vnoronozTFM0123memoria.pdf | Memoria del TFM | 6,3 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Comparte:
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons