Diseño de una metodología para la estimación espacial de la eutrofización en el lago de tota: un insumo para la contabilización ambiental usando machine learning y estadística bayesiana

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Resumen

This monograph proposes a new methodological approach that jointly implements remote sensing techniques, machine learning (ml) algorithms and bayesian statistics, for the spatial accounting of the phenomenon of eutrophication in lake tota (lt), located in the department of Boyacá (Colombia). The objective is to design an inference model that allows simulating the density of chlorophyll-a from in-situ samples and multispectral data from landsat 8 (l8) satellite images. The execution of this project began with the pre-processing of the information, the scene of interest was selected, with spatial and spectral treatments the atmospheric and topographic anomalies were corrected, the units of measurement were unified, the spatial resolution of the data was improved and water indices were generated to discriminate the area of the water body with the clustering algorithm k-means, the best clusters were evaluated and selected to train the algorithm mlp, which generated a vector of the boundary of the body of water with which the merged images were segmented. Vi and in-situ measurements were configured as explanatory variables of a linear regression model, with which the best vi associated with the in-situ measurements was determined; first spatial approximation of the behavior of the phenomenon. The selected vi was calibrated using the brsvc to simulate the spatial behavior of the data. The evaluation of the brsvc indicated that the results are satisfactory, thus allowing the production of a calibrated image of chlorophyll-a density with which the trophic state of the lt was calculated and spatialized, which turned out to be totally in the mesotrophic phase. The calibrated chlorophyll-a data and the information from the preprocessed satellite images were fitted with the support vector regression (svr) model, which showed a significant fit and allowed the information to be extrapolated to a 15-meter image of spatial resolution, enriching the input and allowing the generation of a chlorophyll-a density map with greater detail for accounting for eutrophication in the lake. Currently, the severe damage caused to the natural characteristics of lt is evident, since in recent decades the conservation of this strategic ecosystem has been suffering direct attacks due to unsustainable practices. The impact of this development is to generate an input that goes deeper into the paradigms of artificial intelligence and bayesian inference, that exposes the advantages in the processes of obtaining environmental information, fast, cheap, periodic, precise and systematic, and that is a resource for decision-making in the planning and organization of the territory, within the framework of compliance with the objectives of sustainable development.

Descripción

La presente monografía propone un nuevo enfoque metodológico que implementa conjuntamente técnicas de percepción remota, algoritmos de aa y estadística bayesiana, para la contabilización espacial del fenómeno de eutrofización en el lt, ubicado en el departamento de Boyacá (Colombia). El objetivo es diseñar un modelo de inferencia que permita simular la densidad de clorofila-a a partir de muestras in-situ y datos multiespectrales de imágenes del l8. La ejecución de este proyecto empezó con el pre procesamiento de la información, se seleccionó la escena de interés, con tratamientos espaciales y espectrales se corrigieron las anomalías atmosféricas y topográficas, se unificaron las unidades de medida, se mejoró la resolución espacial de los datos y se generaron índices de agua para discriminar el área del cuerpo de agua con el algoritmo de agrupación k-means, se evaluó y se seleccionaron las mejores agrupaciones para entrenar el algoritmo pmc, que generó un vector del límite del cuerpo de agua con el que se segmentaron las imágenes fusionadas.\par Se configuraron \ac{iv} y mediciones in-situ como variables explicativas de un modelo de regresión lineal, con el cual se determinó el iv mejor asociado a las mediciones in-situ; primera aproximación espacial del comportamiento del fenómeno. Se calibró el iv seleccionado utilizando la rbcev para simular espacialmente el comportamiento de los datos. La evaluación de la rbcev indicó que los resultados son satisfactorios, permitiendo así la producción de una imagen calibrada de densidad de clorofila-a con la que se calculó y espacializó el estado trófico del lt que resultó estar totalmente en fase mesotrófica. Los datos de clorofila-a calibrados y la información de las imágenes satelitales preprocesadas se ajustaron con el modelo de rsv, el cual mostró un ajuste significativo y permitió extrapolar la información a una imagen de 15 metros de resolución espacial, enriqueciendo el insumo y permitiendo la generación de un mapa de densidad de clorofila-a con mayor detalle para la contabilización de la eutrofización en el lago. Actualmente, es evidente el daño severo causado en las características naturales del lt, pues en las últimas décadas la conservación de este ecosistema estratégico ha venido sufriendo ataques directos debido a prácticas insostenibles. El impacto de este desarrollo está en generar un insumo que profundice en los paradigmas de la inteligencia artificial y la inferencia bayesiana, que exponga las ventajas en los procesos de obtención de información medioambiental, rápida, barata, periódica, precisa y sistemática, y que sea un recurso para la toma de decisiones en la planificación y ordenamiento del territorio, en el marco del cumplimiento de los objetivos de desarrollo sostenible.

Palabras clave

Eutrofización, Clorofila-a, Ecosistema Estratégico, Desarrollo Sostenible, Percepción Remota, Aprendizaje Automático, Estadística Bayesiana

Materias

Ingenieria catastral y geodesia -- Tesis y disertaciones académicas. , Eutrofización , Percepción remota , Machine learning y estadística bayesiana

Citación