Magíster en Ingeniería de Negocios con Tecnologías de Información. Ingeniera Civil Industrial / El desarrollo de la agricultura en Chile requiere de un esfuerzo científico y tecnológico para mantener al país a la vanguardia en los mercados mundiales. El Instituto de Investigaciones Agropecuarias (INIA) es el organismo estatal encargado de esta misión, generando y transfiriendo conocimiento, experiencias y tecnologías desde las investigaciones a los agricultores y a las demás instituciones estatales y privadas que los respaldan. El Ministerio de Agricultura (MINAGRI) a través del Subdepartamento de Información, Monitoreo y Prevención del Departamento de Gestión Integral de Riesgo, evalúa y decreta las Emergencias Agrícolas con una base técnica de información desarrollada por el INIA en su Boletín Nacional de Análisis de Riesgos Agroclimáticos para las principales especies frutales y cultivos, y la ganadería. Dicho Boletín compara el comportamiento de zonas anómalas utilizando sus datos históricos, sin lograr clasificar las cubiertas estudiadas, lo que no permite dimensionar a cabalidad el daño producido por las emergencias. El proyecto de tesis presentado aborda esa problemática al diseñar e implementar un proceso automatizado de detección de cubiertas en imágenes satelitales, utilizando algoritmos de minería de datos, para la monitorización de una localidad específica . La herramienta tecnológica diseñada apoya la clasificación de imágenes satelitales Landsat de las comunas en estudio: Lonquimay y Los Sauces. Las imágenes procesadas se clasifican entre 8 categorías, entregando un archivo con las cubiertas clasificadas y un reporte de la clasificación realizada. De acuerdo a las evaluaciones realizadas por los expertos de los organismos involucrados que han acompañado el desarrollo de este proyecto, es posible concluir que la información obtenida para ambas comunas en estudio es útil para la temporada de verano en Lonquimay y para primavera y verano en Los Sauces. Con esto se aporta información extra para la toma de decisiones en las Emergencias Agrícolas de esas temporadas, aunque la base de puntos conocidos debe ser mejorada para obtener resultados más confiables. El proceso de clasificación de imágenes satelitales presentado se creó con el propósito de ser parte de las actividades de Transferencia que realiza INIA; no solo para la redacción del Boletín Agrometeorológico, sino también como una base para la mejora continua de clasificaciones en imágenes satelitales. Éstas pueden formar parte de futuros proyectos de INIA con otras Instituciones públicas o privadas. El proyecto entrega un VAN de CLP $60MM, el cual permitiría mejorar la inversión en recursos de procesamiento (humanos y tecnológicos) o mejorar la base de puntos conocidos en terreno, manteniendo el tipo de imágenes utilizadas (Landsat). El uso de imágenes de mejor calidad y que no sean gratuitas implicaría un costo que no compensaría los beneficios supuestos, además de la necesaria actualización de los algoritmos. Como siguiente paso se requiere de una base sólida de puntos conocidos en terreno. Es importante destacar que la solución presentada es directamente escalable para otras comunas de interés, por lo que INIA podría incorporarla en nuevos (o antiguos) servicios.

El presente estudio consistió en la evaluación de la aplicabilidad de la interpolación fractal en la automatización del downscaling en imágenes satelitales de temperatura de superficie, en terrenos de topografía compleja mediante evaluaciones cuantitativa y cualitativa. El método escogido para realizar la interpolación fractal es el Morphologically Constrained Midpoint Displacement (Belhadj, 2007). La evaluación del método se realizó, en primera instancia, por una evaluación cuantitativa. Esta consistió en la degradación de la imagen satelital original de temperatura (de resolución 1,1 km), a la mitad (2,2 km) y a la cuarta parte (4,4 km), luego se realizó la interpolación de las imágenes degradadas para llevarlas a la resolución de la imagen original y se estimó la diferencia entre la imagen de temperatura original y las interpoladas por fractales mediante el cálculo de la raíz del error cuadrado medio (RECM), además de otros análisis estadísticos básicos. El segundo método de evaluación fue cualitativo y para éste se contó con la colaboración de un experto en agroclimatología, quien evaluó el downscaling de la imagen de temperatura original. En esta etapa la imagen fue llevada a una resolución de 70 metros aproximadamente. El experto realizó un análisis de la imagen de temperatura para comprender el fenómeno observado e hizo una descripción del comportamiento esperable en las distintas zonas que determinó que son de interés y representativas para el presente estudio. Para poder verificar si las unidades identificadas por el experto responden al comportamiento descrito, se realizaron gráficos para mostrar el comportamiento de la temperatura con respecto al relieve en las distintas zonas identificadas. Los resultados de las evaluaciones arrojaron RECM de 0,2°C y 0,5°C para las mejores interpolaciones de las imágenes degradadas a la mitad y a la cuarta parte, respectivamente; y de 0,6°C para las interpolaciones con peores resultados en ambos casos, observando que el parámetro de Hurst, que controla la dimensión fractal en el algoritmo de interpolación, tiene gran influencia en los resultados de las interpolaciones. En tanto, la evaluación cualitativa determinó que en la imagen del downscaling presentada al experto se observa gran similitud de las formas espaciales en la distribución de las temperaturas con respecto a la imagen original de temperatura de superficie y que las tres unidades climáticas identificadas en la imagen se comportaron bajo patrones característicos del régimen térmico para las zonas descritas. En conclusión, el método de downscaling evaluado en esta memoria de título muestra resultados prometedores para la derivación de temperatura de superficie a mayor detalle.

Memoria para optar al Título Profesional de Ingeniero en Recursos Naturales Renovables / No autorizada por el autor para estar disponible el texto completo en línea / Este estudio tiene como objetivo principal el generar y comparar modelos de estimación de biomasa aérea forestal utilizando los sensores pasivos LANDSAT ETM+ y ASTER GDEM, datos LiDAR e información de inventarios forestales del predio experimental Pantanillos, Región del Maule. De la imagen LANDSAT se utilizó la respuesta espectral además de obtener índices de vegetación y la transformación “Tasselep Cap”. A partir del ASTER GDEM se obtuvo información topográfica incluyendo pendiente, orientación y curvatura del terreno. Con los puntos LiDAR se calculó el Modelo Digital de Terreno (MDT), el Modelo Digital de Superficie (MDS) y el Modelo Digital de Copas (MDC). Para comparar el potencial de las fuentes de información en la estimación de biomasa aérea se establecieron tres modelos: el primero (M1) incluye como predictores las variables extraídas desde LANDSAT ETM+ y ASTER GDEM, mientras que el segundo (M2) reemplaza este último por el MDT de alta resolución LiDAR. Un tercer modelo (M3) incluye variables LANDSAT y los tres modelos digitales obtenidos a partir de LiDAR. Además de comparar los ajustes y errores de cada modelo propuesto se consideró el costo monetario de la adquisición y procesamiento de datos. Los modelos de estimación se realizaron a través del algoritmo basado en árboles de clasificación y regresión “Random Forest” el cual además entrega la importancia de todos los predictores en la estimación, información que fue utilizada para la selección de las mejores variables en cada modelo. Se realizaron estimaciones a nivel predial y estratificado por especie dominante (Pinus radiata, Eucalyptus globulus y renoval de Nothofagus glauca). A nivel predial los mejores resultados fueron los obtenidos por M3 con selección de variables (Pseudo R2 57.23% y RMSE 41.44 ton/ha), mientras que entre M1 y M2 no se observan grandes diferencias (Pseudo R2 de 37.63% y 39.79%, respectivamente). Los modelos de estimación por tipo de vegetación difieren en gran medida en cuanto a los ajustes obtenidos y a las variables seleccionadas. Tanto para pino como para renoval de hualo se obtienen mejores resultados con M3 (Pseudo R2 77.22% y 30.95%, respectivamente), mientras que en eucalipto los tres modelos propuestos presentas resultados similares, no sobrepasando un Pseudo R2 de 37.92%. En general, los modelos que incluyen variables LiDAR obtienen mejores ajustes, pero se debe considerar además el costo económico asociado que para el caso de M3 alcanza los 26313.87 USD, costo muy elevado en comparación a M1 que tiene un valor de 1306.43 USD.

Es bien sabido que un derrame de petróleo en el ecosistema marino puede tener efectos catastróficos para la fauna y los humanos cercanos a este ecosistema. Adicionalmente, un derrame genera bastantes pérdidas a una empresa, por la reducción de la sustancia obtenida y los pagos de reparación del daño ambiental. Por otra parte, el sensado acústico distribuido (DAS) en una tecnología que se utiliza fibra óptica para detectar vibraciones y la frecuencia de estas a lo largo de la fibra. Estos sensores de fibra óptica tienen la ventaja de proveer una menor atenuación y una mayor resistencia frente a las interferencias electromagnéticas. Es por ello por lo que el propósito de esta tesis es diseñar un modelo analítico de DAS que pueda detectar fallas en una estructura petrolera y simular todos los fundamentos físicos relacionados a este fenómeno. Para ello se utilizó un láser con un ancho de haz de 0.4fm y un pulso de luz de 10ns de duración para poder detectar una onda de presión de 6.3Pa a través de una fibra de 1km de longitud con una potencia equivalente del ruido en el receptor igual a 1.3nW. La simulación propuesta fue desarrollada en Matlab y permite detectar vibraciones a frecuencias de hasta 37.8 kHz y a distancias de hasta 1.3 km con una resolución espacial de 1m.

Magíster en Gestión y Dirección de Empresas / En el año 2015, Codelco se inició el piloto de operación remota de la División Ministro Hales desde el Centro de Colaboración Remoto ubicado en las oficinas de Kairos en Santiago, alejado a más de 1.500 kms de distancia, incluyendo la operación remota de la Planta Concentradora, Tostador y Mina Rajo. El piloto trae consigo distintas problemáticas a evaluar, las cuales no se logran observar en una operación local, no se identifican o incluso no es posible determinar. Las problemáticas principales que se detectan en principio son variadas y cada una de ellas puede ser desarrollada como un tema en particular y son las siguientes: beneficios económicos, estructura organizacional (para el soporte y operación), servicios de mantenimiento asociados y capacidades exigidas a la plataforma tecnológica (telecomunicaciones y automatización). Este trabajo se centrará en determinar las capacidades exigidas a la plataforma tecnológica y su relación con el modelo de negocios de soporte tecnológico, desde el punto de vista de la Gerencia de Tecnologías de Información, Comunicaciones y Automatización (GTICA) de Codelco, unidad interna encargada de la gestión y prestación de los servicios. Se presenta un análisis del estado del arte, para luego revisar el proceso declarativo de la empresa (revisión de la misión y objetivos estratégicos) de acuerdo a las condiciones del entorno interno. Se realiza una descripción de los procesos productivos de la División Ministro Hales y determinación de las tecnologías habilitantes, relacionándolas con la organización para el soporte, identificando estándares y brechas. Posteriormente, se desarrolla el modelo de negocio actual de acuerdo a la metodología CANVAS. Por último, se presenta un modelo de negocio mejorado y una propuesta de servicios críticos para ser agregados al catálogo GTICA (según metodología ITIL). El modelo de negocios mejorado se sustenta en una propuesta de valor que busca la alineación con la estrategía de la compañía, a través de la estandarización, optimización de activos y servicios que facilite el intercambio de buenas prácticas evitando la obsolescencia tecnológica de los sistemas. Finalmente, las conclusiones presentadas en esta tesis dependerán de la estrategia de la compañía y los lineamientos que dicte su Directorio y Presidencia Ejecutiva para ser ejecutando principalmente por las áreas de innovación, tecnologías y de procesos productivos.

La escorrentía generada por el derretimiento de nieves constituye una de las principales fuentes de agua para sus diferentes usos. Es por eso que en Chile, la hidrología de nieves constituye un área de investigación que se encuentra en constante crecimiento. El principal objetivo de esta investigación es reconstruir el equivalente en agua en la cuenca alta del río Aconcagua para dos ciclos de deshielo (septiembre 2007-febrero 2008 y septiembre 2008-febrero 2009). Para ello, se implementó un modelo distribuido de base física en la cuenca de estudio. Dicho modelo, con el apoyo de la información adicional del tipo meteorológica, permitió reconstruir el equivalente en agua a escala temporal diaria y a una resolución espacial de 500 m. Como objetivos secundarios, se aplicó el modelo en una cuenca vecina para así establecer comparaciones en las variables predominantes del modelo, además de determinar la respuesta de escorrentía de deshielo asociada a la reconstrucción del equivalente en agua. Los resultados indican que la metodología utilizada es apropiada para la reconstrucción espacial y temporal del equivalente en agua. Por otra parte, se obtuvo una adecuada modelación en una cuenca vecina; determinándose de que existe una importante influencia de la orientación de la cuenca (norte-sur o este-oeste) en el balance radiativo del manto nival. De los resultados obtenidos, se lograron establecer 3 principales conclusiones: (i) se estimó que el 32% del volumen de agua potencialmente disponible para el derretimiento no se refleja necesariamente como escorrentía superficial de deshielo; (ii) la pérdida de información debido a la cobertura nubosa sobre la cuenca puede alcanzar el 12%, por lo que se debe idear una metodología adecuada que sea capaz de reemplazar tal información; y (iii) el balance radiativo es una de las variables más importantes en la modelación por lo que debe existir una estimación adecuada para la modelación. Finalmente, la dinámica de la serie de procesos que ocurren continuamente sobre el manto nival generalmente se caracteriza por ser de difícil parametrización por lo que la modelación obtenida se considera una adecuada aproximación, y se cuentan con grandes expectativas para cuando efectivamente sea validado.

Con el objeto de obtener las temperaturas superficiales asociadas al campo de flujo calórico provenientes desde el interior de la tierra, se ha aplicado un modelo u algoritmo que extrae la contribución geotermal a partir de la temperatura superficial neta. Dicho proceso se basa en la identificación y modelamiento de los factores o componentes significativos que aporten una señal termal en el balance térmico superficial para luego extraerlos, exceptuando, claro está, la contribución geotermal. Para tener una perspectiva regional del campo de temperaturas superficial, se han utilizado como datos de entrada del modelo imágenes satelitales ASTER, que poseen características idóneas para el cumplimiento del objetivo propuesto. La zona de estudio se encuentra en la Cordillera Principal de los Andes entre los 35º y 35,5º de latitud sur, en la Región del Maule de Chile. En ella se encuentran los Complejos Volcánicos Planchón-Peteroa y Descabezado Grande-Quizapu, principales fuentes de calor para los fenómenos hidrotermales documentados en la zona. Los factores que afectan la temperatura superficial son la exposición a la radiación solar, la humedad, cubierta vegetacional y la temperatura de otros materiales en contacto con la superficie tales como la atmósfera, agua o nieve. La forma en que estos factores afectan el balance termal depende de las propiedades intrínsecas de los materiales expuestos, tales como la inercia termal, albedo y emisividad. Se han modelado los factores que afectan en 1º orden el balance térmico mediante modelos calibrados con datos de terreno y otros que basados en supuestos, no requieren dicha información. Los factores considerados son: la radiación solar y la variación termal de la superficie con la elevación. Una vez obtenidas las expresiones respectivas, son substraídas de la temperatura superficial neta. El residuo puede ser considerado en gran parte explicado por la contribución geotermal. En la imagen final se han reducido considerablemente los “ruidos” de la imagen termal neta sin atenuar la componente geotermal; lo cual permite distinguir de manera directa las anomalías termales asociadas a los sistemas volcánicos e hidrotermales, haciendo del método propuesto una herramienta atractiva y efectiva en la prospección Geotermal y un aporte en la comprensión de las dinámicas de los sistemas hidrotermales.

Los óxidos de azufre emitidos desde fuentes antrópicas, particularmente fundiciones de cobre, termoeléctricas y cementeras constituyen un problema ambiental relevante en Chile central. Las fundiciones Ventanas y Caletones, responsables en el año 2005 de un 64% y 13% respectivamente de las emisiones antrópicas de azufre de la región (90GgS/a), han disminuido sobre un 80% sus emisiones desde 1995. Esta disminución obedece a la implementación de planes de descontaminación a través de los cuales se aumentó la captación de azufre mediante la instalación de plantas de ácido y sistemas de manejo de gases y el reemplazo de los hornos de reverbero. Este trabajo aborda una cuantificación de los cambios en cuanto a la distribución de azufre oxidado en Chile central analizando el año 2005. Para esto se utiliza un modelo meteorológico de mesoescala (MM5) y un modelo de dispersión de contaminantes (POLYPHEMUS) simulando cuatro períodos representativos de un mes cada uno: enero, abril, julio y octubre de 2005. Los resultados de ambos modelos fueron evaluados utilizando observaciones disponibles, incluyendo entre ellas a las observaciones satelitales de carga de dióxido de azufre. Se encuentra que las simulaciones representan la dispersión regional de azufre oxidado y que las condiciones locales en las cercanías de las megafuentes son capturadas solo parcialmente debido, por una parte, a la resolución espacial de las simulaciones y, por otra, a inconsistencias en las observaciones disponibles. Además, se concluye que la percepción remota satelital es una herramienta que puede usarse para el monitoreo de las emisiones de azufre de megafuentes como la fundición Caletones. Finalmente, para la zona donde se obtiene la mejor correspondencia entre simulaciones y observaciones y en donde cada megafuente posee estaciones de monitoreo se implementó y evaluó una metodología para mejorar la estimación y resolución temporal de las emisiones de las megafuentes utilizando los resultados de la simulación, una estimación inicial de las emisiones y las observaciones superficiales de dióxido de azufre. A través de esta metodología se obtiene una estimación diaria de la emisión de azufre oxidado de las megafuentes, lo que permite mejorar su operación.

Ingeniero Civil / Los humedales altiplánicos corresponden a sistemas acuáticos complejos que se generan en cuencas endorreicas. Se componen normalmente por una laguna somera de alta salinidad, un bofedal y cursos naturales, principalmente formados por afloramientos de agua subterránea. Estos sistemas tienen particularidades únicas, asociadas a las condiciones climáticas y geográficas extremas que posee la región del Altiplano, caracterizándose por tener una alta biodiversidad y riqueza endémica. Sin embargo, han sido declarados como ecosistemas frágiles ante factores como el cambio climático y la minería. Lo anterior hace relevante el estudio y la conservación de estos sistemas debido al alto valor ecológico, científico y cultural que poseen. Lamentablemente, en la región Altiplánica existe poca información de monitoreo climático, y ésta, a su vez es acotada en el tiempo y espacio, de manera que los productos satelitales y los reanálisis atmosféricos se presentan como una herramienta útil para subsanar esta falta de información. En este trabajo se desarrolla una metodología que permite estimar el balance hídrico en humedales altiplánicos a partir de productos satelitales y reanálisis atmosféricos. Para lo anterior se utilizó el modelo propuesto por de la Fuente & Niño (2010), el cual permitió calcular el caudal afluente a los cuerpos de agua en los salares a partir de la evaporación potencial, superficie de los cuerpos de agua y salinidad de los aportes. La evaporación potencial se obtuvo mediante el uso del método aerodinámico a nivel horario propuesto por Thornthwaite & Holzman (1939), utilizando como forzantes la temperatura del aire, la humedad relativa, y el viento proveniente de los reanálisis atmosféricos ERA-Interim, además de la temperatura del aire calibrada mediante del producto LST MODIS. Por otro lado, la superficie de los cuerpos de agua se obtuvo a través del análisis automatizado de las imágenes de Landsat 5 y Landsat 8, haciendo uso del índice NDWI. Esta metodología se aplicó en el Salar del Huasco y Salar de Coposa, los cuales fueron escogidos principalmente por su contraste en términos de intervención antrópica. Finalmente, se analizó la precipitación de la zona mediante el producto TRMM-TMPA y su relación con el fenómeno del Niño-Oscilación Sur. Mediante la aplicación de esta metodología se logró observar la alta dependencia al nivel freático de los salares, además de los perjuicios en la disponibilidad hídrica por la sobreexplotación de los acuíferos de la zona y la lenta recuperación de estos sistemas. Mediante las herramientas implementadas se logró representar de manera adecuada la evolución y tendencia temporal de la superficie de los cuerpos de agua en los salares, así como la temperatura del aire y la humedad relativa. No obstante, ERA-Interim subestima significativamente la variabilidad del viento, limitando la correcta modelación de la evaporación potencial de la zona. Por otra parte, TRMM-TMPA mostró ser una herramienta útil para conocer la estacionalidad de la precipitación, pero presenta dificultades en reproducir su variabilidad. En general, los productos satelitales y de reanálisis presentaron un buen comportamiento, a pesar de sus limitaciones de resolución espacial. Sin embargo, para el mejoramiento en el uso de estos productos, se hace indispensable una buena red de monitoreo para calibrar esta información y mejorar así la reconstrucción de las series climáticas históricas. En particular, la medición del viento, parámetro que generalmente se excluye en los estudios, resultó ser fundamental para la estimación de la variabilidad histórica del balance hídrico en salares. / Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el proyecto Fondecyt 1140821

In this thesis, we introduce a novel distributed version of the N-FINDR endmember extraction algorithm, which is able to exploit computer cluster resources in order to efficiently process large volumes of hyperspectral remote sensing data. The implementation of the distributed algorithm was done by extending the InterCloud Data Mining Package capabilities, originally adopted for land cover classification, through the HyperCloud-RS framework, here adapted for performing endmember extraction processes, which can be likewise executed on cloud computing environments, allowing users to elastically access and exploit processing power and storage space within cloud computing architectures, for adequately processing large volumes of hyperspectral data. The framework supports distributed execution, network communication, and fault tolerance, transparently and efficiently to the user. The experimental analysis addresses the performance issues, assessing both accuracy and execution time, over the processing of different synthetic versions of the AVIRIS Cuprite hyperspectral dataset, with 3.1 Gb, 6.2 Gb, and 15.1Gb respectively, thus addressing the issue of dealing with large-scale hyperspectral data. As a further contribution of this work, we describe in detail how to extend the HyperCloud-RS framework by integrating new endmember extraction algorithms within the proposed architecture, thus enabling researchers to implement their own distributed endmember extraction approaches specifically designed for processing large volumes of hyperspectral data.