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Enregistrement W7071361197

Seguimiento de la calidad del agua mediante imágenes de satélite

2023· dissertation· es· W7071361197 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUPM Digital Archive (Technical University of Madrid) · 2023
Typedissertation
Languees
DomaineMaterials Science
ThématiqueClay minerals and soil interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNova scotiaReflectivityContext (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este trabajo pretende realizar un seguimiento, a través de imágenes de satélite, de la calidad del agua del Mar Menor, la laguna salada más grande de Europa, situada en la Región de Murcia.
\n
\nEl deterioro que han sufrido muchos de estos cuerpos de agua en los últimos años se debe principalmente al vertido de abonos procedentes de tierras cercanas, que producen un enriquecimiento de nutrientes en el ecosistema acuático (eutrofización), provocando un crecimiento rápido de algas y otras plantas que cubren la superficie del agua. Como consecuencia, la luz no llega hasta las capas más profundas y proliferan microorganismos que se alimentan de la materia muerta y consumen el oxígeno que otras especies necesitan para sobrevivir, produciéndose un desastre medioambiental.
\n
\nDesde el punto de vista de la teledetección, nos centraremos en realizar un monitoreo de las concentraciones de clorofila A. Para ello, utilizaremos imágenes multibanda de los satélites Sentinel-2, entrando en detalle en su obtención y procesado. A partir de ellas, calcularemos los índices RI (Red tide Index), Se2WaQ, MPHBI (Maximum Peak Height Bloom Index) y Ulyssys, que nos darán información sobre la cantidad de clorofila concentrada en las aguas.
\n
\nTras calcular los índices propuestos, pasaremos al análisis y la obtención de medidas cuantitativas, lo que supone clasificar los índices y compararlos entre ellos. Además de esto, validaremos los resultados obtenidos con las medidas in-situ de la zona.
\n
\nA lo largo del estudio, haremos uso de las herramientas SIG más relevantes en la actualidad, como GDAL y QGis, aparte de otras utilidades desarrolladas específicamente para este trabajo con el objetivo de calcular los índices de forma sencilla y ordenada.
\n
\nEste trabajo subraya la importancia de utilizar la teledetección y los índices de calidad del agua para la monitorización de cuerpos de agua como el Mar Menor. Las conclusiones del trabajo están en línea con la información sobre el Mar Menor que se puede encontrar actualmente, y su precaria situación. Esperamos que estas contribuyan a mejorar la comprensión de este problema y esto contribuya en una mejora en su conservación.
\n
\nAbstract:
\n
\nThrough satellite images, this work aims to monitor the water quality of the Mar Menor, the largest saltwater lagoon in Europe, located in the Region of Murcia.
\n
\nThe deterioration that many of these bodies of water have suffered in recent years is mainly due to the dumping of fertilisers from nearby land, which produces an enrichment of nutrients in the aquatic ecosystem (eutrophication), causing rapid growth of algae and other plants that cover the surface of the water. Consequently, light does not reach the deeper layers, and micro-organisms proliferate, feeding on the dead matter and consuming the oxygen that other species need to survive, resulting in an environmental disaster.
\n
\nFrom a remote sensing point of view, we will focus on monitoring chlorophyll A concentrations. We will use multi-band images from the Sentinel-2 satellites, detailing how they are obtained and processed. From them, we will calculate the RI (Red tide Index), Se2WaQ, MPHBI (Maximum Peak Height Bloom Index) and Ulyssys indices, which will give us information on the amount of chlorophyll concentrated in the waters.
\n
\nAfter calculating the proposed indices, we will analyse and obtain quantitative measurements, which involve classifying and comparing them. In addition, we will validate the results obtained with in-situ measurements in the area.
\n
\nThroughout the study, we will use the most relevant GIS tools currently available, such as GDAL and QGis, as well as other utilities explicitly developed for this work, to calculate the indices simply and orderly.
\n
\nThis work underlines the importance of using remote sensing and water quality indices for monitoring water bodies such as the Mar Menor. The conclusions of the paper are in line with the information on the Mar Menor that is currently available and its precarious situation. We hope that these will contribute to a better understanding of this problem and lead to an improvement in its conservation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,836
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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