Examinando por Materia "satélites"

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    Estimación de la humedad superficial del suelo por medición indirecta y enfoque geométrico y estadístico con imágenes satelitales en una cuenca hidrográfica andina tropical colombiana
    (Universidad del Tolima, 2020) Serrano Amayad, Oris Helena
    Esta investigación tuvo por objetivo, estimar y modelar la humedad superficial del suelo (HS) por medición indirecta, e incorporar tecnología satelital con información geo-ambiental. Para ello, se planteó un método indirecto, un método geométrico y un método por asimilación de datos. El estudio se llevó a cabo en 10 unidades de muestreo localizadas en la cuenca hidrográfica del río Quindío (Colombia). Se realizaron 2211 mediciones gravimétricas en la capa del suelo (0-5 cm), durante siete períodos de evaluación, entre 2017 y 2018. En las unidades de muestreo, se evaluaron las siguientes variables edafológicas: densidad aparente por el método del cilindro, distribución de tamaño de partículas por el método del hidrómetro, porosidad del suelo por el método de la mesa de tensión, curvas de retención de humedad del suelo, en seis puntos de presión utilizando las ollas de Richards y se midió la humedad relativa y la temperatura del suelo, mediante 47 sensores iButton DS1923. El análisis estadístico se realizó a través de un enfoque descriptivo e inferencial usando métodos multivariantes: Para el método indirecto, se agregaron las mediciones gravimétricas usando el promedio heroniano, con el cual se obtuvo igual dimensión de datos por las dos metodologías. Se realizó un ajuste mediante la técnica de splines cúbicos. El efecto del tiempo se analizó con el análisis de varianza no paramétrico longitudinal. Se realizó un análisis de conglomerados, conformándose cinco estratos, que fueron evaluados con el estadístico Q. Finalmente, se determinó un modelo no lineal (curva S), entre las mediciones y las estimaciones, con un ajuste R2 de 68%. Para el método geométrico, se conformaron los contornos convexos y se determinó la HS de imágenes satelitales SMAP de cuatro resoluciones espaciales. Las humedades por los dos métodos, fueron ponderadas usando por analogía un límite trascendental, en el que se consideraron seis parámetros geométricos. Se realizó la clasificación de las humedades con una red neuronal probabilística Bayesiana y se encontró que la tasa de cambio de área, presentó mayor cantidad de casos clasificados correctamente, con un R2 de 74%, para 1 km de resolución espacial. Se estimó una unidad espacial de cambio (downscaling), de 0,485 km, correspondiente a una reducción del 53%. Para el método por asimilación de datos, se diseñó un modelo de regresión lineal para predecir la HS con la incorporación de factores geo-ambientales y humedades del satélite SMAP. Se determinaron coeficientes R2 de 62%, 69%, 63% y 70%, para los modelos de predicción de 1,3, 9 y 36 km respectivamente. Se evaluó la exactitud de los promedios heronianos con las estimaciones, encontrándose un RMSE menor de 0.0614, para 9 km de resolución espacial. Los resultados de esta investigación constituyen información inédita en el país, encaminada al monitoreo de la humedad superficial del suelo, mediante el uso de las nuevas tecnologías geoespaciales, para mejorar, entre otros aspectos, el monitoreo y gestión del riesgo de desastres como las sequías e inundaciones, la producción agrícola, y en general la planificación y uso de los recursos en las cuencas hidrográficas.
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    Acceso abierto
    Estimación de la humedad superficial del suelo por medición indirecta y enfoque geométrico y estadístico con imágenes satelitales en una cuenca hidrográfica andina tropical colombiana
    (Ibagué : Universidad del Tolima, 2020, 2020) Serrano Amaya, Doris Helena
    Esta investigación tuvo por objetivo, estimar y modelar la humedad superficial del suelo (HS) por medición indirecta, e incorporar tecnología satelital con información geo-ambiental. Para ello, se planteó un método indirecto, un método geométrico y un método por asimilación de datos. El estudio se llevó a cabo en 10 unidades de muestreo localizadas en la cuenca hidrográfica del río Quindío (Colombia). Se realizaron 2211 mediciones gravimétricas en la capa del suelo (0-5 cm), durante siete períodos de evaluación, entre 2017 y 2018. En las unidades de muestreo, se evaluaron las siguientes variables edafológicas: densidad aparente por el método del cilindro, distribución de tamaño de partículas por el método del hidrómetro, porosidad del suelo por el método de la mesa de tensión, curvas de retención de humedad del suelo, en seis puntos de presión utilizando las ollas de Richards y se midió la humedad relativa y la temperatura del suelo, mediante 47 sensores iButton DS1923. El análisis estadístico se realizó a través de un enfoque descriptivo e inferencial usando métodos multivariantes: Para el método indirecto, se agregaron las mediciones gravimétricas usando el promedio heroniano, con el cual se obtuvo igual dimensión de datos por las dos metodologías. Se realizó un ajuste mediante la técnica de splines cúbicos. El efecto del tiempo se analizó con el análisis de varianza no paramétrico longitudinal. Se realizó un análisis de conglomerados, conformándose cinco estratos, que fueron evaluados con el estadístico Q. Finalmente, se determinó un modelo no lineal (curva S), entre las mediciones y las estimaciones, con un ajuste R2 de 68%. Para el método geométrico, se conformaron los contornos convexos y se determinó la HS de imágenes satelitales SMAP de cuatro resoluciones espaciales. Las humedades por los dos métodos, fueron ponderadas usando por analogía un límite trascendental, en el que se consideraron seis parámetros geométricos. Se realizó la clasificación de las humedades con una red neuronal probabilística Bayesiana y se encontró que la tasa de cambio de área, presentó mayor cantidad de casos clasificados correctamente, con un R2 de 74%, para 1 km de resolución espacial. Se estimó una unidad espacial de cambio (downscaling), de 0,485 km, correspondiente a una reducción del 53%. Para el método por asimilación de datos, se diseñó un modelo de regresión lineal para predecir la HS con la incorporación de factores geo-ambientales y humedades del satélite SMAP. Se determinaron coeficientes R2 de 62%, 69%, 63% y 70%, para los modelos de predicción de 1,3, 9 y 36 km respectivamente. Se evaluó la exactitud de los promedios heronianos con las estimaciones, encontrándose un RMSE menor de 0.0614, para 9 km de resolución espacial. Los resultados de esta investigación constituyen información inédita en el país, encaminada al monitoreo de la humedad superficial del suelo, mediante el uso de las nuevas tecnologías geoespaciales, para mejorar, entre otros aspectos, el monitoreo y gestión del riesgo de desastres como las sequías e inundaciones, la producción agrícola, y en general la planificación y uso de los recursos en las cuencas hidrográficas. Palabras claves: Humedad del suelo, potencial matricial, imágenes satelitales, downscaling geométrico, asimilación de datos.