Esta tesis trata de la aplicación en agricultura de los datos polarimétricos obtenidos mediante satélites de observación de la Tierra eqipados con radar de apertura sintética. Los principales objetivos de la tesis se centran en dos productos finales: la clasificación de tipo de cultivo y la estimación de la altura de los cultivos. Para ello se hace uso de técnicas de descomposición polarimétrica basadas en modelos con datos SAR polarimétricos multi-temporales, medidos con RADARSAT-2 en banda C. Las contribuciones de esta tesis se resumen a continuación: 1. Se ha investigado por primera vez la aplicación de la descomposición de Neumann a la clasificación de cultivos. En este estudio se propone un método de clasificación supervisado basado en la descomposición de Neumann y el clasificador de bosque aleatorios (denominado "ND-RF") para la clasificación de cultivos. Las relaciones entre los tres parámetros de la descomposición de Neumann y los tres parámetros de la descomposición de Cloude-Pottier se han validado en esta aplicación empleando datos reales. Se ha hecho un amplio estudio sobre la importancia de los diversos parámetros en la clasificación de cultivos y se han comparado de forma completa las dos descomposiciones. 2. Se ha presentado una demostración y validación exhaustivas sobre la estimación de la altura del cultivo de maíz mediante observables polarimétricos con métodos de regresión de aprendizaje automático. En este estudio se explota un gran conjunto de datos formado por imágenes multi-temporales de banda C y mediciones in situ casi síncronas de la altura de los cultivos a lo largo de tres años en dos zonas de Canadá. Se utilizaron dos métodos típicos de regresión de aprendizaje automático: RFR y SVR. Se ha investigado la importancia de las características de entrada y el rendimiento después de filtrar la selección de observables. / Work supported by the Spanish Ministry of Science and Innovation, Research State Agency (AEI) and European Regional Development Funds under project TEC2017-85244-C2-1-P.

La agricultura es una de las prácticas humanas más antiguas y de mayor importancia en nuestra sociedad. Es fundamental para la subsistencia de millones de personas, donde cultivos como el arroz o el trigo son la base alimenticia de un gran porcentaje de la población mundial. Al igual que la sociedad, las técnicas agrícolas han ido evolucionando con el paso del tiempo. En este contexto, es la agricultura de precisión el tipo de agricultura que más fuerza y mejores resultados está obteniendo. La agricultura de precisión surge con la aplicación de nuevos elementos tecnológicos con el objetivo de optimizar la gestión de una parcela desde el punto de vista: • Agronómico: ajuste de las prácticas de cultivo a las necesidades de la planta • Medioambiental: reducción del impacto vinculado a la actividad agrícola • Económico: aumento de la competitividad a través de una mayor eficacia de las prácticas. Una de las medidas más utilizadas en la inspección del estado de los cultivos es la de medida del estado fenológico (fenología). La fenología nos indica las diferentes etapas biológicas que irá atravesando un cultivo desde su siembra hasta la cosecha. El conocimiento exacto de este valor es fundamental en las prácticas agrícolas, dado que marca el momento en el que se debe realizar cada uno de los procesos agrícolas. Por ejemplo, el momento del suministro de nutrientes como el nitrógeno, es uno de los aspectos claves en el incremento de la productividad y de no aplicarse en el estado fenológico correcto la productividad en vez de aumentar se verá reducida. Una de las formas que tenemos para inferir el valor fenológico es mediante teledetección. La utilización de satélites nos permite cubrir grandes extensiones de terreno en un mismo instante de tiempo. En este contexto las fuentes de observación más utilizadas son de naturaleza radar (en concreto SAR) e imágenes ópticas. Ambas poseen características diferentes y ofrecen distintas sensibilidades. Por ejemplo, el sensor óptico es sensible a los procesos químicos internos de las plantas y el SAR a su estructura o morfología. La forma más extendida para la estimación fenológica a partir de las series de datos sensoriales se basa en el procesado de señal convencional. Por ejemplo, para el caso del sistema SAR se puede analizar la evolución de determinados parámetros polarimétricos en función del estado del cultivos y en base a este análisis definir una estrategia de estimación Por otro lado, el sensor óptico ha sido el más utilizado para dicho fin. A partir de una combinación de bandas ópticas se definen unos índices denominados Índices de Vegetación (IV). Estos índices maximizan su respuesta ante la presencia de vegetación y se ven minimizados ante cualquier otro tipo de terreno. Dentro de los diferentes IV el más estudiado es el Índice de vegetación de diferencia normalizada o NDVI (de sus siglas en inglés). El NDVI debe ser filtrado antes de ser utilizado para estimar el estado fenológico debido al ruido inherente de los datos ópticos. Las técnicas convencionales utilizan métodos basados en ajustes o transformadas que requieren todo el set de imágenes (durante toda la campaña) para poder trabajar, lo cual imposibilita el uso de estas técnicas en aplicaciones de tiempo real. Otro de los inconvenientes es que debido a la poca sensibilidad que tiene el NDVI entre cambios fenológicos solo se pueden distinguir unos pocos estados Dando un enfoque diferente, un enfoque dinámico, podemos ofrecer estimaciones mucho más robustas que las obtenidas hasta ahora. El enfoque dinámico analiza no sólo el contenido de los datos sensoriales sino también su evolución temporal. Para esto, no se parte directamente de los datos observados sino que se divide el problema en dos etapas: 1. Modelo del comportamiento del sistema que determina su evolución temporal permitiendo predecir las transiciones entre dos instantes de tiempo. 2. Inclusión de los datos procedentes de la observación (sensores radar y/u ópticos). La primera etapa consiste en la utilización de un modelo que describe el comportamiento temporal del sistema, en nuestro caso, la evolución fenológica a lo largo del tiempo, con el fin de realizar una predicción de hacia dónde evoluciona el siguiente estado. Esta predicción se combina en la siguiente etapa, con la observación proveniente de los sensores. Esto supone un gran avance respecto a los métodos en los que se deben desarrollar estudios y ajustes matemáticos para cada sensor por separado y determinar el estado basándonos única y exclusivamente en la información proporcionada por dicho sensor en un instante de tiempo. En estudios recientes se ha demostrado el potencial de la metodología sobre cultivos de arroz utilizando modelos de evolución fenológica combinados con imágenes SAR u observaciones ópticas. Otra posibilidad que brinda esta metodología es la fusión de datos, es decir, la segunda etapa puede albergar más de una fuente de observación que se combine con la predicción. Imaginemos un escenario de teledetección para el que disponemos de tres fuentes de información periódica: imágenes de satélite ópticas, radar y fotografías a pie de campo. El enfoque tradicional estudiaría la información de cada fuente por separado y proporcionaría una solución para cada una de las fuentes. Si utilizamos un enfoque dinámico lo que haremos es determinar una única solución combinando de forma óptima la información actual y pasada de los tres sensores. De este modo, aquellos estados en los que un sensor sea menos sensible pueden verse compensados por la información de otros sensores para mejorar la predicción. Uno de los factores claves para obtener buenos resultados utilizando esta metodología es disponer de un buen muestreo temporal. Una forma de reducir el tiempo de revisita (tiempo entre imágenes) es mediante el uso de un vehículo aéreo no tripulado (UAV) cuya incorporación no supone inconvenientes en esta metodología. Al contrario, facilita sustancialmente la transferencia de esta nueva tecnología a la sociedad. Los UAV, además de ser flexibles en la configuración del tiempo de adquisición, nos permiten observar los cultivos a la distancia que se desee. El vehículo es capaz de realizar la trayectoria sin necesidad de pilotarlo y además, aprovechar al máximo el enfoque dinámico para calcular las trayectorias de forma autónoma. Por ejemplo, si el vehículo detecta una zona que presenta incertidumbre o algún problema podría modificar su trayectoria para recabar más información de dicha zona. Este enfoque abre una nueva brecha de posibilidades y de aplicaciones que pueden ser transferidas del ámbito científico a la sociedad mediante la creación de nuevos productos comerciales.

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La presente tesis aborda la problemática de las invasiones de terrenos por grupos vulnerables. En la mayoría de casos estos grupos se asientan en zonas de alto riesgo de desastres debido a fenómenos naturales. Lo expuesto previamente se evidenció en los procesos migratorios del siglo pasado y en invasiones más recientes donde grupos de personas vulnerables se asentaron en zonas costeras periféricas a las ciudades. Estas zonas según los distintos mapas elaborados por el SIGRID y CISMID tienen mayor probabilidad de ocurrencia de desastres. Por lo tanto, esta investigación tiene por finalidad identificar, de forma temprana y remota, la creciente tasa de asentamientos informales en zonas de alto riesgo de desastres. Para tal propósito se plantea una metodología que permita detectar estructuras y patrones de asentamientos informales. Para la detección de invasiones se emplean diversas técnicas de machine learning empleando imágenes satelitales de radar, de libre acceso, de media resolución (10m) y técnica de postprocesamiento para la mejora en el desempeño de la predicción. Para la evaluación de la metodología planteada se empleó como caso de estudio la invasión en Lomo de Corvina, ocurrido en abril del 2021. Para las áreas invadidas se obtuvo valores promedio de precision del 39%, lo cual es indicador que los algoritmos sobrestiman las áreas invadidas debido a las distorsiones complejas y ruido en las imágenes de radar, y recall del 85%, lo que indica que los algoritmos identifican correctamente un alto porcentaje del área invadida. Por lo tanto, se puede emplear esta metodología para la detección temprana de áreas invadidas con características similares a las estudiadas. Se lograrán mejores resultados si las invasiones son repentinas, de gran extensión y están ubicadas en zonas poco accidentadas y sin cubierta vegetal.

La sociedad se apropia, domina y por consiguiente transforma el espacio territorializándolo. A través del tiempo le imprime una configuración particular y en este proceso de construcción del territorio va dejando huellas muchas veces considerables. Cuando la acción antrópica está marcada por la irracionalidad, la falta de planificación e intervención, las consecuencias se observan en el escenario natural y social a través de problemáticas ambientales. Las transformaciones en el entorno territorial de las ciudades generan un espacio periurbano dinámico y complejo producto de la expansión urbana. La ciudad de Trelew se localiza en el valle inferior del río Chubut (VIRCh) y su emplazamiento original fue superado por un proceso de expansión urbana no planificado. El mismo se produjo fundamentalmente en las décadas del setenta y ochenta y generó problemáticas de carácter socio ambiental. El área periurbana oriental de Trelew constituye el recorte espacial objeto de la presente investigación. En la misma se ubica un sistema lagunar de régimen temporario el cual funcionó como una cuenca endorreica alimentado por aguas subterráneas y por precipitaciones. En el año 1956 se comenzó a verter los líquidos domiciliarios y pluviales de la ciudad a este sistema lagunar y como consecuencia se convirtieron en grandes lagunas de estabilización conocidas popularmente con el nombre de Lagunas Negras. El crecimiento urbano dio lugar a un mayor volumen de líquidos, situación que derivó en una firme tendencia incremental del sistema lagunar generando áreas de inundación permanente, aumento en la frecuencia de anegamiento en las zonas aledañas a las lagunas y afectación severa de los suelos y la biota. La transformación del escenario natural generó un proceso de cambio social en el área de estudio con la participación de actores públicos y privados que ejercieron y aún ejercen un rol y actúan en función de sus intereses, ya sean sociales, políticos o económicos. En este contexto se plantean los siguientes objetivos: identificar y analizar las problemáticas socioambientales del área periurbana oriental de Trelew y las transformaciones territoriales que se produjeron desde la década del cincuenta hasta la actualidad. Las complejas transformaciones experimentadas en el territorio objeto de la presente investigación requieren de un estudio integral y procesual. La concepción de territorio propuesta permite organizar la investigación a partir de dos ejes de análisis, el natural y el social a lo largo del tiempo y las interrelaciones que se establecen entre los mismos. El trabajo de investigación se organiza en nueve capítulos en donde se analiza la construcción del territorio a través del tiempo. Se parte de una escala regional que permite la contextualización del área de estudio para posteriormente focalizar el análisis en la transformación y configuración actual del territorio. A lo largo de la historia el proceso de construcción del territorio transitó por distintos momentos. Actualmente el periurbano oriental de la ciudad de Trelew como un espacio de transición entre lo urbano y rural es producto de acciones improvisadas sin una planificación que organice e intervenga en el territorio a partir de la gestión. / It appropriates society dominates and thus transforms the territorializing space. Over time you print a particular configuration and in this process of building the territory is leaving footprints often considerable. When human action is marked by irrationality, lack of planning and intervention, the consequences are seen in the natural and social setting through environmental issues. The changes in the territorial environment of cities generate a dynamic periurban space and complex product of urban sprawl. The city of Trelew is located in the lower valley of Chubut river (VIRCh) and its original location was overcome by a process of unplanned urban sprawl. The same occurred mainly in the seventies and eighties and generated problems of social and environmental nature. The eastern periurban area of Trelew is cut space object of this investigation. En thereof a lagoon system temporary regime which operated as a closed basin fed by groundwater and rainfall is located. In 1956 it began to pour liquid household and rainwater city this lagoon system and consequently became great stabilization ponds popularly known as the Lagunas Negras. The urban growth led to a greater volume of liquid, a situation that led to a strong increasing trend of the lagoon system generating areas of permanent inundation, increased frequency of flooding in the areas surrounding the lagoons and severe involvement of soils and biota. The transformation of the natural scenery generated a process of social change in the study area with the participation of public and private actors who exercised and still exercise a role and act according to their interests, whether social, political or economic. In this context the following objectives have been set: identify and analyze the social and environmental problems of the eastern periurban area of Trelew and territorial changes that occurred since the fifties to the present. Complex transformations in the territory covered by this research require a comprehensive, process study. The concept of territory to organize research proposal from two lines of analysis, the natural and the social over time and the relationships established between them. The research is organized into nine chapters where the construction of the territory is analyzed over time. It is part of a regional scale that allows the contextualization of the study area to further focus the analysis on the transformation and current configuration of the territory. Throughout history the process of building the territory transited different times. Currently the eastern suburban city of Trelew as a transitional space between urban and rural is the result of improvised actions without planning to organize and engage in the territory from management.

[ES] El enfoque tradicional en la calibración de modelos hidrológicos se basa únicamente en los caudales observados en alguna estación de aforos de la cuenca de estudio. Sin embargo, la evaluación de los caudales de manera puntual para una cuenca hidrográfica proporciona una respuesta agregada y limitada del comportamiento del sistema. Es por esto, que los datos obtenidos por teledetección se han convertido en una alternativa clave para hacer frente esta situación, aumentando significativamente el uso de este tipo de información en las últimas décadas para variables de estado utilizadas en Ecohidrología. De hecho, los datos obtenidos por teledetección proporcionan no solo información temporal, sino también información valiosa sobre la dinámica espacial, lo que puede facilitar una calibración del modelo teniendo en cuenta los patrones espaciales y la dinámica temporal, lo que a su vez aumenta la robustez del modelado. Actualmente existe una gran disponibilidad de datos de satélite, por citar entre otros: índice de área foliar, humedad del suelo superficial, evapotranspiración. Estos datos se encuentran disponibles casi en tiempo real, con resoluciones espacio-temporales suficientes para la Ecohidrología [30m-25km] en la mayoría de los casos y con una distribución espacial cubriendo toda la tierra. Para este trabajo se ha escogido la humedad del suelo superficial como variable de estado, y el índice de área foliar como variable de validación. Justificado en la importancia y el papel fundamental desempeñado por la humedad del suelo en el ciclo hidrológico, se ha decidido incluirla como variable de estado en esta investigación. A pesar de su importancia, las mediciones in-situ son todavía escasas en tiempo y espacio, si tenemos en cuenta su alta variabilidad espacial y temporal, lo que unido a los costos asociados a su funcionamiento y mantenimiento nos lleva a la realidad que generar la cantidad necesaria de datos observacionales in-situ es económicamente inviable, salvo en cuencas pequeñas experimentales o parcelas. Por todo ello, los datos de la mencionada variable obtenidos por teledetección se presentan como una buena alternativa para ser incorporados durante el modelado del ciclo hidrológico. Y es aquí donde se enmarca esta investigación. Primeramente, testear la posibilidad de calibrar una cuenca utilizando información satelital, desde un enfoque multiobjetivo en combinación con la serie de caudales, y desde un enfoque mono-objetivo considerando a la humedad del suelo como única variable de estado, es decir, en este caso se ha considerado a la cuenca como no aforada. En segundo lugar, también debe hacerse frente a un objetivo operacional que implica resolver cómo manejar este tipo de información para implementar y calibrar modelos ecohidrológicos. Para llevar a cabo la propuesta se ha seleccionado como área de estudio una cuenca mediterránea semiárida con un régimen efímero (la Rambla de la Viuda) y un modelo distribuido espacialmente (TETIS) para poder explotar mejor la información espacial proveniente de la teledetección. Los resultados obtenidos muestran principalmente que: a) considerando información espacio-temporal en el proceso de calibración multiobjetivo (en combinación con la serie de caudales) incrementa la robustez del modelo, debido a que el desempeño del mismo no presenta demasiada degradación en el paso del periodo de calibración al periodo de validación, y b) considerando a la cuenca como no aforada, es posible realizar una estimación coherente de la hidrología utilizando solamente la información de satélite como única variable de estado, manteniendo resultados aceptables también el periodo de validación. / [CA] L'enfocament tradicional al calibratge de models hidrològics es fonamenta únicament en els cabals observats en alguna estació d'aforament de la conca d'estudi. No obstant això, l'avaluació dels cabals de manera puntual per a una conca hidrogràfica proporciona una resposta agregada i limitada del comportament del sistema. Per a fer front a aquesta situació, les dades obtingudes per teledetecció s'han convertit en una alternativa clau, augmentant significativament l'ús d'aquest tipus d'informació en les últimes dècades per a variables d'estat utilitzades en ecohidrología. De fet, les dades obtingudes per teledetecció no només proporcionen informació temporal, sinó també informació valuosa de la dinàmica espacial, el que pot facilitar un calibratge del model tenint en compte els patrons espacials i la dinàmica temporal. Actualment existeix una gran disponibilitat de dades de satèl·lit, quasi en temps real, amb resolucions espai temporals suficients per a la ecohidrología en la majoria dels casos i amb una distribució espacial cobrint tota la terra. Per a aquest treball s'ha triat la humitat del sòl superficial com a variable d'estat, i l'índex d'àrea foliar com a variable de validació. La humitat del sòl exerceix un paper fonamental al cicle hidrològic, a causa de la seua influència en molts processos que afecten directa o indirectament el balanç hídric, com poden ser el creixement de la vegetació, les propietats hidràuliques del sòl, la evapotranspiració, la generació d'escolament i processos d'infiltració i la percolació profunda. Malgrat la seua importància, els mesuraments in-situ són encara escassos en temps i espai, si tenim en compte la seua alta variabilitat espacial i temporal, la qual cosa unida als costos associats al seu funcionament i manteniment ens du a la realitat que generar la quantitat necessària de dades observacionals in-situ és econòmicament inviable, excepte en conques xicotetes experimentals o parcel·les. Per tot això, les dades de l'esmentada variable obtingudes per teledetecció es presenten com a una bona alternativa per a ser incorporades durant el modelatge del cicle hidrològic. I és ací on s'emmarca aquesta investigació. En primer lloc, testejar la possibilitat de calibrar una conca utilitzant informació satelital, des d'un punt de visa multiobjectiu en combinació amb la sèrie de cabals, i des d'un enfocament monoobjectiu considerant la humitat del sòl com a única variable d'estat, és a dir, en aquest cas s'ha considerat a la conca com a no aforada. En segon lloc, també ha de fer-se front a un objectiu operacional que implica resoldre com gestionar aquest tipus d'informació per a implementar i calibrar models hidrològics. Com a cas d'estudi s'ha seleccionat una conca mediterrània semiàrida amb un règim efímer (la Rambla de la Vídua) i un model distribuït espacialment (TETIS) per a poder explotar millor la informació espacial provinent de la teledetecció. / [EN] The traditional approach to hydrological model calibration is based only on observed discharges at gauging stations of the studied basin. However, assessing the discharges of a watershed in this way provides an aggregated and limited answer about the behaviour of the system. In order to deal with this, remote sensing satellite data have become a key alternative and their use has significantly increased in recent decades to estimate ecohydrological state variables. Remote sensing data not only provide temporal information but also valuable information on spatial dynamics, facilitating model calibration. Currently, satellite data are available almost in real time, generally with sufficient spatio-temporal resolution for ecohydrology studies and with a spatial distribution covering the entire earth. There are many sources of satellite information than can be used in ecohydrology, but in this research we chose near-surface soil moisture as state variable and leaf area index for validation. Soil moisture plays a key role in the hydrological cycle due to its influence on many processes that directly or indirectly affect the water balance, such as vegetation growth, hydraulic properties of the ground, evapotranspiration, runoff generation and the processes of infiltration and deep percolation. Despite their importance, soil moisture in-situ measurements are still uncommon in time and space; their high spatial and temporal variability, together with the associated costs of operation and maintenance, make generating the necessary amount of observational data in-situ economically unviable, except in small experimental basins or plots. Therefore, soil moisture data obtained by remote sensing represent a good alternative for hydrological modelling. The main goal of this study is to test the possibility of calibrating a watershed using only satellite information of soil moisture To do this, we also address a secondary objective that involves solving how to process this type of information in order to implement and calibrate hydrological models. As a case study, a semi-arid Mediterranean catchment area was selected with an ephemeral regime (the Rambla de la Viuda) and a spatially distributed model was used (TETIS). / Al gobierno de Paraguay, que a través de su programa de becas en el exterior Carlos Antonio López (BECAL) ha depositado su confianza en mi persona y me han asistido deferentemente para esta formación. / Echeverria Martínez, CA. (2020). USO DE LA HUMEDAD DEL SUELO SUPERFICIAL OBTENIDA POR SATÉLITE PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE UN MODELO ECOHIDROLÓGICO DISTRIBUIDO. CASO DE ESTUDIO: CUENCA DE LA RAMBLA DE LA VIUDA (ESPAÑA) [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/139521

[ES] La exposición a contaminantes atmosféricos causa efectos negativos en la salud de la población, tanto de forma directa en el corto y el largo plazo, como de forma indirecta, a través de su incidencia en el cambio climático. El 92% de la población mundial se enfrenta diariamente a una mala calidad del aire y el 90% de las ciudades del mundo no cuentan con suficientes reglamentaciones para gestionar este tema. El estudio de los contaminantes atmosféricos ha sido abordado desde diversos enfoques, pero han sido pocos los trabajos destinados a la gestión de la calidad del aire con un enfoque metodológico integrador. En base a esto, el objetivo de esta tesis ha sido elaborar una propuesta metodológica para la evaluación y gestión de la calidad del aire desde un enfoque de la ciencia de datos. Este enfoque contribuye en el estudio de la calidad del aire proporcionando una metodología de trabajo estructurada que organiza las etapas del proceso analítico, desde la adquisición de datos de distintas fuentes hasta la producción de información para los usuarios finales. La gestión de la calidad del aire demanda un flujo de trabajo dinámico, donde se priorice la generación de productos y la comunicación de resultados. Teniendo esto como objetivo principal, se elaboró una metodología que facilita la integración de los datos disponibles, sistematiza las preguntas más relevantes, condensa los algoritmos empleados en los análisis descriptivos y predictivos, y permite generar mapas de riesgo contribuyendo a una rápida y mejor toma de decisiones. Para validar esta propuesta, se aplicó la metodología en tres casos de estudio: la Comunidad Autónoma de Valencia (España) que cuenta con una extensa red de monitoreo de la calidad del aire, la Ciudad de Buenos Aires (Argentina) con tres estaciones de monitoreo en su zona central, y la ciudad de La Plata (Argentina) donde no se cuenta con un monitoreo continuo. Al contar con distinta información, se evaluó la versatilidad de la metodología para adaptarse a distintos escenarios. Los resultados mostraron que el enfoque esquemático proporciona orden y flexibilidad en el estudio de la calidad del aire. La utilización de preguntas de investigación simplificó notablemente la selección de algoritmos para el análisis y el abordaje de la interpretación de los resultados. A su vez, permitió diferenciar las preguntas que fueron originarias del estudio de aquellas que surgieron tras el análisis de los datos. Los algoritmos seleccionados resultaron cumplieron con los objetivos propuestos. Como gran limitación para el análisis de la calidad del aire se encontró la falta de mediciones sistemáticas. Si bien las concentraciones de algunos contaminantes se modelaron mediante el uso de variables medidas por teledetección, se precisaron de mediciones de campo para validar las simulaciones. En este sentido, el diálogo efectivo entre la ciencia y la gestión es un asunto prioritario, donde la ciencia debe proporcionar herramientas innovadoras para avanzar en el nivel de conocimiento de la atmósfera e identificar los problemas y soluciones que puedan surgir, pero es necesario dar un marco político que garantice los fondos económicos para su estudio. / [CA] L'exposició a contaminants atmosfèrics causa efectes negatius en la salut de la població, tant de manera directa en el curt i el llarg termini, com de manera indirecta, a través de la seua incidència en el canvi climàtic. El 92% de la població mundial s'enfronta diàriament a una mala qualitat de l'aire i el 90% de les ciutats del món no compten amb suficients reglamentacions per a gestionar aquest tema. L'estudi dels contaminants atmosfèrics ha sigut abordat des de diversos enfocaments, però han sigut pocs els treballs destinats a la gestió de la qualitat de l'aire amb un enfocament metodològic integrador. Sobre la base d'això, l'objectiu d'aquesta tesi ha sigut elaborar una proposta metodològica per a l'avaluació i gestió de la qualitat de l'aire des d'un enfocament de la ciència de dades. Aquest enfocament contribueix en l'estudi de la qualitat de l'aire proporcionant una metodologia de treball estructurada que organitza les etapes del procés analític, des de l'adquisició de dades de diferents fonts fins a la producció d'informació per als usuaris finals. La gestió de la qualitat de l'aire demanda un flux de treball dinàmic, on es prioritze la generació de productes i la comunicació de resultats. Tenint això com a objectiu principal, es va elaborar una metodologia que facilita la integració de les dades disponibles, sistematitza les preguntes més rellevants, condensa els algorismes emprats en les anàlisis descriptives i predictives, i permet generar mapes de risc contribuint a una ràpida i millor presa de decisions. Per a validar aquesta proposta, es va aplicar la metodologia en tres casos d'estudi: la Comunitat Autònoma de València (Espanya) que compta amb una extensa xarxa de monitoratge de la qualitat de l'aire, la Ciutat de Buenos Aires (l'Argentina) amb tres estacions de monitoratge en la seua zona central, i la ciutat de la Plata (l'Argentina) on no es compta amb un monitoratge continu. En comptar amb diferent informació, es va avaluar la versatilitat de la metodologia per a adaptarse a diferents escenaris. Els resultats van mostrar que l'enfocament esquemàtic proporciona ordre i flexibilitat en l'estudi de la qualitat de l'aire. La utilització de preguntes d'investigació va simplificar notablement la selecció d'algorismes per a l'anàlisi i l'abordatge de la interpretació dels resultats. Al seu torn, va permetre diferenciar les preguntes que van ser originàries de l'estudi d'aquelles que van sorgir després de l'anàlisi de les dades. Els algorismes seleccionats van resultar van complir amb els objectius proposats. Com a gran limitació per a l'anàlisi de la qualitat de l'aire es va trobar la falta de mesuraments sistemàtics. Si bé les concentracions d'alguns contaminants es van modelar mitjançant l'ús de variables mesures per teledetecció, es van precisar de mesuraments de camp per a validar les simulacions. En aquest sentit, el diàleg efectiu entre la ciència i la gestió és un assumpte prioritari, on la ciència ha de proporcionar eines innovadores per a avançar en el nivell de coneixement de l'atmosfera i identificar els problemes i solucions que puguen sorgir, però és necessari donar un marc polític que garantisca els fons econòmics per al seu estudi. / [EN] Exposure to atmospheric pollutants causes adverse effects on the health of the population, both directly in the short and long term, and indirectly through their impact on climate change. 92% cent of the world's population faces poor air quality daily, and 90% of the world's cities do not have enough regulations to manage this issue. The study of atmospheric pollutants has been considered from various approaches, but there has been little work on air quality management with an integrative methodological strategy. Therefore, the objective of this thesis was to develop a methodological framework for air quality assessment and management using a data science approach. This strategy contributes to the study of air quality by providing a structured working methodology that organizes the stages of the analytical process, from the acquisition of data coming through different sources until the presentation of information to the end-users. Air quality management demands a dynamic pipeline that privileges the production of outputs and the reporting of results. Keeping this as a main aim, the methodology developed promotes the integration of available data, organizes the most relevant questions, summarizes the algorithms used in descriptive and predictive analysis, and creates risk maps to help make quick and better decisions. To validate this proposal, we evaluated the methodology in three case studies: the Autonomous Community of Valencia (Spain) which has an extense air quality monitoring network, the City of Buenos Aires (Argentina) with three monitoring stations in its central zone, and the city of La Plata (Argentina) where there is no continuous monitoring. Since different information was available, the versatility of the methodology to adapted to different scenarios was assessed. The results showed that the schematic design provides order and flexibility in the investigation of air quality. The use of research questions greatly simplified the selection of algorithms for analysis and the understanding of the results. In turn, it enabled the distinction the original questions from those that emerged after the analysis of the data. The selected algorithms were in accordance to the established goals. A major obstacle to the determination of air quality was the lack of routine monitoring. Whereas the concentrations of some pollutants were modelled using remotely sensed variables, field measurements were required to validate the predictions. In this sense, the effective interchange between science and administration is a priority issue, where science must provide innovative tools to improve the level of knowledge of the atmosphere and to identify the problems and solutions that may arise. However, it is necessary to provide a political support to guarantee the economic funds for research. / Cuando el 11 de diciembre del 2014 se firmó la Resolución Nº 4815 donde me fue otorgada una Beca Interna Doctoral para realizar esta investigación, la República Argentina contaba con un Ministerio de Ciencia y Tecnología y un Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sustentable. En el transcurso de esta tesis, ambos ministerios fueron degradados a secretarías, limitando el accionar del Estado Nacional sobre estos asuntos en el territorio argentino. El 10 de diciembre del 2019 se anunció la restitución de las dos carteras a ministerios nacionales y recuperamos la esperanza. / Represa, NS. (2020). Elaboración e implementación de una propuesta metodológica para la evaluación y gestión de la calidad del aire mediante el enfoque de la ciencia de datos [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/144645

[ES] A lo largo de los últimos años ha ido aumentando el interés por disponer de información del uso y la cobertura del suelo y su cambio en el tiempo. Con la aparición de las imágenes de satélite y la teledetección, ahora se puede obtener y supervisar esta información de la Tierra de forma sistemática. El enfoque de esta Tesis consiste en desarrollar técnicas de detección de cambio mediante el análisis semiautomático de imágenes ópticas multitemporales y de microondas disponibles de forma abierta, con especial énfasis en la detección de desertificación en el norte de Argelia. En primer lugar, se emplea la técnica Change Vector Analysis y se estudian sus resultados en dos áreas diferentes con objeto de validar esta metodología de detección de cambios. Para ello, se realizan clasificaciones supervisadas por píxel, habiendo seleccionado las clases adecuadas por cada información de la escena. En esta fase, se comprueban los resultados obtenidos con diferentes tipos de clasificadores. Así, el clasificador Maximum Likelihood Classifier es el que proporciona una mejor precisión global, igual a 90,71%, en los escenarios bajo test. La evaluación de la calidad se realiza mediante matrices de confusión y sus parámetros derivados, tales como la precisión global y el coeficiente kappa. La fase de búsqueda del umbral óptimo es el punto crítico en esta metodología de detección de cambios. Una posibilidad de establecer el umbral nos lo da el método clásico Double-Window Flexible Pace Search. Los resultados de la discriminación del tipo de cambio se muestran mediante las matrices de transición e índices de cambios, y en formato gráfico mediante mapa de cambios. En segundo lugar, se estudia la detección de cambios aplicada a la desertificación en Argelia mediante datos ópticos. Se desarrolla una metodología basada en la comparación posterior a la clasificación para monitorizar de forma simple la degradación de la tierra. Este método de detección de cambio es el que proporciona los mejores resultados con una precisión global del 95,15%, tras compararlo con la detección con vectores y considerar diferentes parámetros en ambos métodos. En este caso, el clasificador basado en objetos y la técnica Support Vector Machine es el que proporciona los mejores resultados con un 92,91% en termino de precisión global y un valor del coeficiente kappa igual a 0,91, después de comparar las matrices de confusión y sus parámetros derivados. Consecuentemente, se diseña un método de detección de cambios y se evalúa la evolución del cambio en la ciudad de Biskra (Argelia) durante un período de veinticinco años. Los resultados se disponen en formato estadístico (matrices de transición e índices de cambio) y en formato gráfico mediante mapas de distribución de cambios, obteniendo excelentes resultados con un bajo coste en tiempo de operador humano. Finalmente, teniendo en cuenta la creciente disponibilidad de imágenes de microondas, se realiza un estudio añadiendo imágenes radar a los datos ópticos en la metodología previamente seleccionada de detección de desertificación. Después de evaluar diferentes configuraciones para introducir la nueva información en la cadena de procesado, se escoge la integración de la imagen radar en polarización vertical-vertical sin filtrado Speckle después de la fase de segmentación. Esta nueva estrategia, empleando imágenes ópticas y de radar, introduce una mejora significativa sobre los resultados anteriormente obtenidos, con 97,05% de precisión global y 0,96 del coeficiente kappa, ya que las propiedades de la arena seca en la imagen radar hacen que sea más fácilmente identificada. Este nuevo método semiautomático integrando distintos tipos de imágenes reduce el trabajo del analista y produce un informe de detección de cambios fácil de interpretar. La utilidad de este tipo de informe reside en ayudar a las autoridades gubernamentales argelin / [CA] Al llarg dels últims anys ha anat augmentant l'interés per disposar d'informació de l'ús i la cobertura del sòl i el seu canvi en el temps. Amb l'aparició de les imatges de satèl·lit i la teledetecció, ara es pot obtindre i supervisar aquesta información de la Terra de forma sistemàtica. L'enfocament d'aquesta Tesi consisteix a desenvolupar tècniques de detecció de canvi mitjançant l'anàlisi semiautomática d'imatges òptiques multitemporales i de microones disponibles de forma oberta, amb especial èmfasi en la detecció de desertificació en el nord d'Algèria. En primer lloc, s'empra la tècnica Change Vector Analysis i s'estudien els seus resultats en dues àrees diferents a fi de validar aquesta metodologia de detecció de canvis. Per a això, es realitzen classificacions supervisades per píxel, havent seleccionat les classes adequades per cada informació de l'escena. En aquesta fase, es comproven els resultats obtinguts amb diferents tipus de classificadors. Així, el classificador Maximum Likelihood Classifier és el que proporciona una millor precisió global del 90,71% en els escenaris sota test. L'avaluació de la qualitat es realitza mitjançant matrius de confusió i els seus paràmetres derivats, tals com la precisió global i el coeficient kappa. La fase de cerca del llindar òptim és el punt crític en aquesta metodologia de detecció de canvis. Una possibilitat d'establiment de llindar ens ho dóna el mètode clàssic Double-Window Flexible Pace Search. Els resultats de la discriminació del tipus de canvi es mostren mitjançant les matrius de transició i índexs de canvis, i en format gràfic mitjançant mapa de canvis. En segon lloc, s'estudia la detecció de canvis aplicada a la desertificació a Algèria mitjançant dades òptiques. Es desenvolupa una metodologia basada en la comparació posterior a la classificació per a monitorar de forma simple la degradació de la terra. Aquest mètode de detecció de canvi és el que proporciona els millors resultats amb una precisió global del 95,15% després de comparar-ho amb la detecció amb vectors i considerar diferents paràmetres en tots dos mètodes. En aquest cas, el classificador basat en objectes i la tècnica Support Vector Machine és el que proporciona els millors resultats amb una precisió global igual a 92,91% i un coeficient kappa de 0,91, després de comparar les matrius de confusió i els seus paràmetres derivats. Conseqüentment, es dissenya un mètode de detecció de canvis i s'avalua l'evolució del canvi a la ciutat de Biskra (Algèria) durant un període de vint-i-cinc anys. Els resultats es disposen en format estadístic (matrius de transició i índexs de canvi) i en format gràfic mitjançant mapes de distribució de canvis, obtenint excel·lents resultats amb un baix cost en temps d'operador humà. Finalment, tenint en compte la creixent disponibilitat d'imatges de microones, es realitza un estudi afegint imatges radar a les dades òptiques en la metodologia prèviament seleccionada de detecció de desertificació. Després d'avaluar diferents configuracions per a introduir la nova informació en la cadena de processament, es tria la integració de la imatge radar en polarització vertical-vertical sense filtrat Speckle després de la fase de segmentació. Aquesta nova estrategia, emprant imatges òptiques i de radar, introdueix una millora significativa sobre els resultats anteriorment obtinguts, amb 97,05% de precisió global i 0,96 del coeficient kappa, ja que les propietats de l'arena seca en la imatge radar fan que siga més fàcilment identificada. Aquest nou mètode semiautomàtic integrant diferents tipus d'imatges redueix el treball de l'analista i produeix un informe de detecció de canvis fàcil d'interpretar. La utilitat d'aquest tipus d'informe resideix a ajudar les autoritats governamentals algerianes a prendre les accions adequades en la lluita contra la degradació de la Terra. / [EN] Over the last few years, the interest on the use of land use, land cover and its change in the time has grown. With the appearance of satellite images and Remote Sensing techniques, this type of Earth information can be obtained in a systematic way. The main focus of this Thesis is to develop change detection techniques through semiautomatic analysis of freely available optical and microwave images, with special emphasis on the detection of desertification in the north of Algeria. Firstly, Change Vector Analysis is studied in two different zones in order to validate this change detection technique. For that purpose, supervised classification per pixel is employed with the selection of the appropriate classes for each scene information. In this step, comparison among different types of classifiers is done and Maximum Likelihood Classifier provides the better accuracy equal to 90,71%. Quality evaluation is given by matrices of confusion and its derived parameters, such as global accuracy and kappa coefficient. A critical point in change detection methodology is optimal threshold selection. One possibility for it is given by the classical method Double-Window Flexible Pace Search. The results of change detection are given by transition matrices, change indexes and change maps. Secondly, change detection applied to the issue of desertification in Algeria is studied using optical data. A methodology based on post classification comparison is developed to monitor the degradation of the Earth in a simple way. This method of change detection provides the best results with a value of 95,15% in overall accuracy, after the comparison with Change Vector Analysis and considering different processing parameters in both methods. In this case, the Support Vector Machine classifier based on objects is the one that provides the best results with a remarkable global accuracy of 92,91% and kappa coefficient equal to 0,91, after comparing the confusion matrices and their derived products. Consequently, a change detection method is designed and evaluated in the city of Biskra (Algeria) during a period of twenty-five years. The results are available in statistical format (transition matrices and change indexes) and in graphical format using change distribution maps. The excellent results are obtained with low operator time. Finally, taking into account the increasing availability of microwave images, the addition of radar images to the optical data in the previously selected desertification detection methodology is carried out. After evaluating different configurations, the integration of the radar image in vertical-vertical polarization without Speckle filtering after the segmentation step is chosen. This new strategy employing optical and radar images provides a significant improvement over previous results (with a value of 97,05% in global accuracy and 0,96 in kappa coefficient), since the properties of dry sand in the radar image make it more easily identifiable. This new semiautomatic method integrating different types of images reduces the analyst's work and produces an easily interpretable change detection report. The usefulness of this type of report lies in helping the Algerian government authorities to take appropriate actions to fight against land degradation. / Azzouzi, SA. (2019). Técnicas de detección de cambios mediante teledetección para el desarrollo sostenible y la desertificación [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/117994

La presente investigación sobre “ANÁLISIS DEL IMPACTO EN LA ESCORRENTÍA SEGÚN EL TIPO DE SUELO UTILIZANDO TELEDETECCIÓN DE LA SUB CUENCA DEL BAJO JEQUETEPEQUE” se planteó con el objetivo de analizar cuál es el impacto que tiene la escorrentía de la sub cuenca del bajo Jequetepeque, el cual dependerá del uso de suelo, el mismo que es captado a través de la técnica de teledetección estableciendo de manera general un análisis de sensibilidad, elaborando diversos modelos hidrológicos los cuales, a partir de cartografía digitales, estos servirán para dar a conocer si se producen variaciones en los entornos de los cauces aplicando el programa ArcGis, y de ser el caso, se establecerá escenarios para futuros cambios de usos de suelos en las zonas pertinentes simulando variaciones de escorrentías. Con ello se busca de una manera sofisticada y asertiva cuantificar el recurso hídrico superficial que le corresponda a la Sub cuenca del Bajo Jequetepeque. / The present research on "ANALYSIS OF THE IMPACT ON RUNOFF ACCORDING TO SOIL TYPE USING REMOTE SENSING OF THE LOWER JEQUETEPEQUE SUB BASIN" was proposed with the objective of analyzing the impact of runoff from the lower Jequetepeque sub-basin, the which will depend on the use of the land, the same that is captured through the remote sensing technique, generally establishing a sensitivity analysis, elaborating various hydrological models which, based on digital cartography, will serve to make known if variations in the riverbed environments by applying the ArcGis program, and if applicable, scenarios will be established for future changes in land use in the relevant areas, simulating runoff variations. With this, it is sought in a sophisticated and assertive way to quantify the surface water resource that corresponds to the Lower Jequetepeque Sub-basin.

La creciente urbanización requiere un mapeo y monitoreo preciso del sistema urbano para planificar futuros desarrollos. La teledetección permite obtener información de la superficie de la Tierra y a partir de esta comprender el proceso de urbanización. Esta información hoy en dia puede ser obtenida en forma masiva utilizando vehículos aéreos no tripulados. Esta información puede ser variada incluyendo imágenes ópticas rgb, multiespectrales y modelos digitales de superficie, generandose la necesida de contar con técnicas de fusión multisensorial eficientes y efectivas para explotarlas completamente. La segmentación semántica en teledetección urbana permite la interpretación automática de los datos y es útil en tareas como el mapeo de la cobertura terrestre y la planificación urbana. Actualmente, el aprendizaje profundo se ha vuelto de interés en Visión por computador y Teledetección, existiendo diferentes estudios de la aplicación de variantes de redes neuronales convolucionales (CNN) en segmentación semántica. En el presente trabajo de tesis se investiga la utilización de métodos de fusión de datos basado en algoritmos de aprendizaje profundo para la segmentación semántica en aplicaciones urbanas de teledetección. / Tesis