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Memoria para optar al título profesional de Ingeniera en Recursos Naturales Renovables / Las formaciones de bosque y matorral en el norte de Chile, si bien son escazas, son importantísimas para la biodiversidad y los ciclos de la tierra. A pesar de esto, su evolución y cambios no han sido suficientemente estudiados, incluidos los factores que propician su deforestación. En este contexto, el principal objetivo de este estudio fue desarrollar una metodología para construir el escenario de deforestación de formaciones leñosas entre los años 2003-2013, y entre los años 2014-2113, para el norte de Chile. Se utilizaron imágenes satelitales Landsat 5 y Landsat 8, de los años 2003, 2008 y 2013, de las regiones de Arica y Parinacota, Tarapacá, Antofagasta y Atacama. Las imágenes fueron procesadas y agrupadas en un mosaico para cada año, zonificándose en función de NDVI y clasificándose en diferentes coberturas. Se determinó la magnitud y distribución de los cambios en las coberturas de bosque y matorral. Posteriormente, se identificaron los motores de deforestación proyectándose al periodo 2014-2113, junto con la proyección de la deforestación. La deforestación bruta de bosque y matorral fue de 75.903 ha y 577.338 ha, respectivamente. La reforestación de bosque y matorral fue de 110.181 ha y 716.898 ha, respectivamente. Se cuantificó un aumento neto de 34.279 ha para bosques y 139.560 ha para matorrales. En concreto, entre los años 2003 y 2013 hubo un aumento de 1,49% en la superficie de bosque y un aumento de 3,23% de matorral entre las regiones de Arica y Parinacota y Atacama. La tala, extracción de madera y la agricultura son los principales motores de deforestación en el norte de Chile. La agricultura con una leve tendencia al alza no debería representar un motor importante de deforestación en el futuro. La superficie de bosque se acabaría en el año 2038 y la superficie de matorral se acabaría el año 2030. El método de predicción según el promedio anual histórico es el más acertado para proyectar la deforestación. En conclusión, no existe una pérdida neta de formaciones leñosas en el norte de Chile, ya que la reforestación es mayor a la deforestación. Sin embargo, antes del 2040 se podrían agotar las formaciones leñosas si no se establecen medidas para su protección.

Memoria para optar al Título Profesional de Ingeniero en Recursos Naturales Renovables / La humedad del suelo es una de las variables climáticas esenciales de la biósfera debido a que dirige los flujos de agua y energía entre la superficie de la tierra y la atmósfera. Su estimación es importante para gran cantidad de estudios, entre ellos los relacionados a la demanda hídrica, modelos de predicción climática, estudios sobre la cobertura vegetacional y las actividades agrícolas. Entre los métodos para estimar la humedad del suelo se han desarrollado modelos semi-empíricos que utilizan la sinergia generada entre datos ópticos y las microondas pasivas en banda L provenientes de sensores remotos. La ventaja de estos modelos es que consideran los efectos producidos por la cubierta vegetal sobre la señal captada por el sensor, permitiendo estimaciones desde escalas locales a globales. El objetivo de este trabajo fue analizar el impacto de diferentes indicadores de vegetación sobre la estimación de la humedad del suelo utilizando el algoritmo óptico-microondas pasivo (OPM). Esto fue realizado para un periodo entre enero del 2010 hasta diciembre del 2015 considerando los datos de temperatura de brillo bipolarizada en banda L de la misión “Soil Moisture Ocean Salinity” (SMOS); el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) y el índice de área foliar (LAI) del sensor “Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer” (MODIS) y la humedad y temperatura de los primeros 7 cm de suelo provenientes del “reanalysis” ERA-Interim. Luego se evaluaron y compararon estas estimaciones utilizando las cartografías de uso de suelo de la Corporación Nacional Forestal (CONAF), de la “European Space Agency Climate Change Iniciative” (ESA-CCI) y de ECOCLIMAP. Con estos datos se generó una base de 6 años de datos para cada pixel dentro del área de estudio, utilizando desde el 2010 al 2014 para calibrar el método OPM y el año 2015 para validar los valores de humedad del suelo.

Memoria para optar al Título Profesional de Ingeniero Forestal / El aumento de la disponibilidad de sistemas de captura masiva de información geográfica, requiere la evaluación y validación de sus capacidades para su procesado automático. Su utilización se da en diferentes campos: civil, militar, forestal, obras civiles, hidrología, medio ambiente, agricultura. La siguiente memoria tiene por objeto evaluar la exactitud de modelos digitales de elevación (DEMs), obtenidos mediante imágenes estereoscópicas satelitales, proveniente de la constelación PLEIADES de la zona de Monte Oscuro, VII Región del Maule, contrastándolo con modelos digitales de elevación validados: LiDAR, SRTM y ASTER.

Memoria para optar al Título Profesional de: Ingeniero en Recursos Naturales Renovables / La humedad de suelo es una de las variables climáticas esenciales en la biósfera, pues se encuentra fuertemente relacionada a los procesos de intercambio de calor y de distribución de los flujos de energía en la interface superficie-atmósfera. Sin embargo, su determinación de manera periódica y a escala regional es difícil por medio de estimaciones puntuales. Frente a esto las técnicas de teledetección, y en particular las basadas en observaciones de microondas en banda L (1.4 Ghz), se presentan como una herramienta importante para su estimación periódica a escala regional. Lo métodos utilizados para estimar la humedad a partir de las observaciones de microondas de banda L, no suelen consideran los efectos de la cubierta vegetal sobre la señal recibida por un sensor remoto. Es por esto que se han desarrollado métodos semi-empíricos que buscan corregir los efectos de la cubierta vegetal en la estimación de humedad a partir de la información de un índice de vegetación. Para esta memoria se utilizaron los datos de temperatura de brillo bi-polarizada en banda L de la misión SMOS; el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) del sensor MODIS; la humedad y temperatura de los primeros 7 cm de suelo provenientes del “reanalysis” ERA-Interim, y 13 clases de cobertura de superficie obtenidas de la base de datos ECOCLIMAP. Los datos abarcan el periodo comprendido entre Enero de 2010 y Diciembre de 2012, y corresponden a la zona central de Chile. Con los datos se generó una base de 3 años de datos para cada pixel del área de estudio, con la cual se calibró, evaluó y validó un método de estimación de humedad de superficie tanto considerando el NDVI de MODIS, como no considerando un indicador de vegetación. Los resultados se analizaron según las clases de coberturas presentes en el área de estudio y en función del coeficiente de determinación (r2 ), de los coeficientes obtenidos en las regresiones y del “Unbiased Root Mean Square Difference” (ubRMSD). Los resultados mostraron aumentos en el r2 promedio para todas las clases de cobertura analizadas cuando se incorporó el NDVI de MODIS en la calibración del método. Los aumentos en el r2 variaron entre un 3% correspondiente a la clase de Cultivos y un 49% correspondiente a la clase de Matorral Cerrado. El ubRMSD presentó disminuciones de hasta un 1% de m3 /m3 en las clases de Bosque, Matorral Abierto y Matorral Leñoso, y disminuciones de hasta un 2% de m3 /m3 en la clase de Matorral Cerrado. El análisis de los resultados sugiere que la incorporación del NDVI de MODIS en el método semi-empírico es capaz de mejorar las estimaciones de humedad de superficie para algunas coberturas. / Soil moisture is one of the biosphere’s essential climatic variables, as it drives the processes of heat exchange and energy fluxes distribution between Earth’s surface and the atmosphere. However, it periodical monitoring at regional scales using in-situ measurements is complicated. In this context, remote-sensing techniques, and in particular those based in L-band microwaves observations, appear as an important tool for the periodical estimation of soil moisture at regional scales. The approaches used to estimate soil moisture from L-band microwaves observations usually do not take into account the effects of the vegetation cover in the signal received by a remote sensor. Because of this, several semi-empirical approaches have been developed in order to correct the effects of the vegetation cover in the soil moisture estimation by using the information from a vegetation index. For this work, several datasets were used: Bi-polarized brightness temperature from the SMOS mission, the normalized difference vegetation index (NDVI) from MODIS, the temperature and water content from the first 7 cm of soil depth from the ERA-Interim reanalysis, and 13 land cover classes obtained from the ECOCLIMAP data base. The data period included years 2010, 2011 and 2012, and the method was applied over the central area of Chile. Using the data, a 3-year database was compiled for every pixel of the study area, which was used to calibrate, evaluate and validate a semi-empirical approach to estimate soil moisture, both using the NDVI from MODIS, and not including any vegetation index in the approach. Results were analyzed for every land cover class using the determination coefficient (r2 ), the coefficients obtained from the regressions and the unbiased root mean square difference (ubRMSD). Results showed an increase in the average r2 for all land cover classes when a vegetation index was used in the calibration of the approach. These increases in r2 ranged from a 3% for the Crop class, to a 49% for the Closed Shrubland class. The ubRMSD presented a decrease in its value up to 1% m3 /m3 for the Woodlands, Open Shrublands and Woody Shrublands classes and up to 2% m3 /m3 for the Closed Shrubland class. The analysis of the results suggests that the use of MODIS’s NDVI in the semi-empirical approach is able to improve the soil moisture estimation for some of the land cover classes.

Memoria para optar al título profesional de Ingeniero en Recursos Naturales Renovables / La humedad del suelo es un factor fundamental en la biósfera y en la interacción suelo-atmósfera. Contribuye en el desarrollo de modelos predictivos climáticos y meteorológicos aportando a la toma de decisiones relacionadas con el manejo de aguas. A pequeña y mediana escala espacial es de gran relevancia en la productividad agrícola, y con ello en la seguridad global alimentaria, haciéndose necesaria la estimación y medición de esta variable. Debido a la variabilidad espacial y temporal de la humedad del suelo es que existen diversos métodos de estimación y medición, siendo uno de estos el uso de métodos basados en teledetección. En este trabajo se presenta una validación del método óptico microondas pasivo (OPM) a partir de datos in-situ (LAB-net) en dos zonas de Chile con distinto régimen hídrico: Chimbarongo y Oromo ubicadas en la VI y en la X región de Chile, respectivamente.

Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Recursos y Medio Ambiente Hídrico / El sensoramiento remoto en el rango de las microondas y su relación con las propiedades físicas del manto de nieve han sido ampliamente estudiados en los últimos años. Sin embargo, no ha sido evaluada en la Cordillera de los Andes, tal como es el caso de los Andes Centrales de Chile ubicados entre las latitudes 29,5ºS y 36,5ºS. La ventaja de las microondas radica en su capacidad para penetrar el manto nival y recoger información del equivalente de agua en nieve (SWE). El objetivo del presente trabajo es explorar el uso de microondas pasivas del producto L2A de AMSR-E (Advanced Microwave Scanning Radiometer - Earth Observing System), y su relación con el SWE en 3 cuencas experimentales en los Andes Centrales de Chile. Para ello se procesó la temperatura de brillo (Tb) en la frecuencia de 36,5 GHz (14 km x 8 km) a nivel de estación, puntos de grilla y subcuencas; y se utilizó un reanálisis de SWE (0,05º) elaborado para los Andes extratropicales de Chile para el periodo 2002-2011. La relación entre la mínima Tb de cada temporada (abril marzo) y el SWE concurrente a esta presenta coeficientes de determinación (R2) superiores a 0,50 en cuencas del sector centro y norte (>3000 msnm) de los Andes Centrales de Chile, e inferiores a 0,20 hacia el sector sur (<3000 msnm). Existe alta variabilidad en la relación Tb-SWE asociada a la distribución latitudinal de la elevación y vegetación en Chile Central; así como a la heterogeneidad de las propiedades del manto nival en cuencas de topografía compleja. Finalmente, se comprobó que las microondas contienen información relevante para el potencial monitoreo interanual del SWE en zonas elevadas, con escasa vegetación y bajo contenido de agua líquida en el manto nival.

Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Matemático / El propósito de esta memoria es aportar elementos para el cálculo de dos indicadores que son parte de los Objetivos de Desarrollo Sustentable (ODS), lanzados por la ONU en 2015. Ambos se inscriben dentro del objetivo 11, "Lograr que las ciudades y los asentamientos humanos sean inclusivos, seguros, resilientes y sostenibles". El primer caso se enfoca en el indicador ODS 11.3.1, "cociente entre la tasa de consumo de tierras y la tasa de crecimiento de la población". Se utilizan imágenes satelitales de acceso público (Landsat 8) y de resolución media (30 $m$ por píxel), y etiquetas provenientes del Atlas de Expansión Urbana, proyecto de New York University. Se busca identificar a nivel de píxel la superficie construida presente en las imágenes. Esto se realiza mediante diferentes algoritmos de clasificación: regresión logística, máquinas de soporte vectorial, gradient tree boosting y redes neuronales. Se muestra que la solución con máquinas de soporte vectorial posee una ventaja significativa en su rendimiento. El segundo caso se centra en el indicador ODS 11.7.1 "cuota promedio del área edificada de las ciudades que es espacio abierto para uso público para todos ". Se utilizan imágenes de alta resolución (0.5 m por píxel) y sus metadatos asociados, provenientes de un desafío en línea, donde se busca clasificar entre 62 clases de edificaciones y usos de tierra como por ejemplo, aeropuertos, escuelas, cultivos, minas, etc. Se emplea un modelo a nivel del estado del arte en clasificación de imágenes, Inception-V3, preentrenado en ImageNet 2012, que es capaz de combinar la información de la imagen con los metadatos correspondientes. El modelo obtenido se posiciona dentro del tercio superior de la competencia. Los resultados obtenidos en ambos experimentos permiten suponer que este trabajo presenta propuestas metodológicas factibles, que en el primer caso facilitan cálculo del indicador, y en el segundo, vislumbran la conveniencia de una solución basada en imágenes satelitales. En el Capítulo 1 se introduce el trabajo de memoria y se definen los objetivos del proyecto. En el Capítulo 2 se ahonda en la estructura de las imágenes satelitales, se define el problema de clasificación, se describen los algoritmos de clasificación que son empleados y se analiza brevemente el estado del arte para ambas problemáticas. En los capítulos 3 y 4, se profundiza en los experimentos de clasificación de superficie construida y de edificaciones respectivamente. Finalmente, en el Capítulo 5 se desarrollan algunas recomendaciones y se sintetizan las contribuciones de este trabajo. Se deja de manifiesto que una parte de este trabajo fue presentado en el concurso de posters de la Escuela de Verano Interamericana de Inteligencia Computacional (EVIC) 2017, realizada en Valparaíso, Chile y otra, en la Machine Learning Summer School (MLSS) 2018 realizada en Buenos Aires, Argentina. / CMM - Conicyt PIA AFB170001

Memoria para optar al título de Geólogo / 19/10/2021

Memoria para optar al Título Profesional de Ingeniera en Recursos Naturales Renovables / El agua es un componente esencial para el desarrollo de la vida en la Tierra, ya que garantiza la sostenibilidad de los ecosistemas y suministra las bases para la satisfacción de necesidades humanas. A escala mundial la extracción de agua está representada en un 12% por el uso doméstico, en un 19% por el uso industrial y en un 69% por la agricultura, generándose conflictos de uso y sobreexplotación del recurso. Es por esto que la Eficiencia en el Uso del Agua (EUA), es un concepto que cada vez toma mayor protagonismo en la gestión hídrica, ya que plantea la reducción del consumo o de la intensidad de uso por medio de variables técnicas, organizativas, jurídicas y económicas.