Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/11000/30391

Determinación de propiedades de suelos de Senegal mediante espectroscopia VNIR y machine learning


Vista previa

Ver/Abrir:
 TFG -Martinez Perez Lucia CCAA.pdf

3,45 MB
Adobe PDF
Compartir:
Título :
Determinación de propiedades de suelos de Senegal mediante espectroscopia VNIR y machine learning
Autor :
Martínez Pérez, Lucía
Tutor:
Meléndez Pastor, Ignacio
Gómez Lucas, Ignacio
Editor :
Universidad Miguel Hernández de Elche
Departamento:
Departamentos de la UMH::Agroquímica y Medio Ambiente
Fecha de publicación:
2023-09
URI :
https://hdl.handle.net/11000/30391
Resumen :
El aumento de la población mundial, especialmente en países en vías de desarrollo como Senegal, genera enormes presiones sobre los recursos naturales. En este sentido, la estructura poblacional de su medio rural y las prácticas agrosilvopastoriles tradicionales, condicionan el manejo y estado de degradación de sus recursos edáficos, que además se ven seriamente amenazados por la expansión del desierto del Sáhara. Este trabajo emplea espectroscopía VNIR para la caracterización de diversos suelos agrícolas de Senegal, con la finalidad de evaluar su posible uso como una herramienta de relativo bajo coste, para el análisis in situ del estado de degradación de suelos agrícolas. Se construirá una librería espectral de los suelos muestreados de Senegal para posteriormente desarrollar modelos matemáticos y aplicar técnicas de machine learning que nos permitan predecir propiedades edáficas a partir de sus espectros de reflectancia. Los resultados obtenidos son un punto de inicio para continuar con futuras investigaciones en esta prometedora línea de trabajo.
Palabras clave/Materias:
Senegal
degradación del suelo
espectroscopía VNIR
machine learning
Área de conocimiento :
CDU: Ciencias puras y naturales: Generalidades sobre las ciencias puras: Ciencias del medio ambiente
Tipo de documento :
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Derechos de acceso:
info:eu-repo/semantics/openAccess
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Aparece en las colecciones:
TFG - Ciencias Ambientales



Creative Commons La licencia se describe como: Atribución-NonComercial-NoDerivada 4.0 Internacional.