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Tesis:

Metodología para evaluación de la calidad del suelo en la creciente contaminación ambiental mediante teledetección en la búsqueda de un desarrollo sustentable

  • Autor: ARCINIEGAS ORTEGA, Susana

  • Título: Metodología para evaluación de la calidad del suelo en la creciente contaminación ambiental mediante teledetección en la búsqueda de un desarrollo sustentable

  • Fecha: 2023

  • Materia:

  • Escuela: E.T.S.I. EN TOPOGRAFIA, GEODESIA Y CARTOGRAFIA

  • Departamentos: INGENIERIA TOPOGRAFICA Y CARTOGRAFIA

  • Acceso electrónico: https://oa.upm.es/73759/

  • Director/a 1º: MOLINA SÁNCHEZ, Íñigo
  • Director/a 2º: GARCÍA ARANDA, César

  • Resumen: La conversión del uso del suelo es uno de los factores que origina la degradación del suelo. Esta dinámica del uso del suelo que influye en el desarrollo sostenible de las actividades agropecuarias, las funciones esenciales de los ecosistemas y la seguridad alimentaria en la región andina ecuatoriana, si cuenta con un monitoreo temprano aportaría alternativas preventivas. La posibilidad de identificar la calidad del suelo en base a sus propiedades espectrales permite que los métodos de teledetección (sensores remotos) ofrezcan una forma alternativa de monitoreo del medio ambiente. Este estudio utilizó espectroscopía de laboratorio e imágenes multiespectrales (Sentinel-2) con covariables ambientales, para encontrar un método que pueda utilizarse para presentar modelos de predicción espacial como una herramienta para la evaluación de la calidad de los suelos andinos. Los modelos se desarrollaron mediante el uso de técnicas estadísticas de regresión logística y análisis discriminante lineal para generar un índice basado en el orden de suelo y tres índices basados en la combinación del orden de suelo y uso de suelo. Posteriormente, con técnicas de árboles de regresión se estimaron las características fisicoquímicas en función de los índices calculados. Este enfoque combinado ofrece un método eficaz, en relación con los métodos de laboratorio tradicionales, para obtener estimaciones del contenido y la composición de los componentes del suelo, como la conductividad eléctrica (CE), la materia orgánica (MO), el pH y la humedad del suelo (HU). Para Molisol con uso de suelo Páramo (índice 3) se obtuvo un valor de materia orgánica (MO) ≥8,6 %, mientras que para Molisol con uso de suelo Arbustiva (índice 4) la MO fue ≥6,1 %. Estos resultados muestran buenas capacidades de predicción de los parámetros fisicoquímicos, para estos grupos de orden de suelo y uso de la tierra. Esto proporciona una nueva forma de monitoreo de la calidad del suelo, utilizando las técnicas de teledetección, abriendo perspectivas prometedoras para aplicaciones operativas en la ordenación del territorio. ABSTRACT Land use conversion is one of the factors that cause land degradation. Land use dynamic conversion influences the sustainable development of agricultural activities, the essential functions of ecosystems, and food security in the Ecuadorian Andean region. If land use conversion is monitored early, it could provide preventive alternatives. Identifying soil quality based on its spectral properties allows remote sensing methods to offer an alternative way of monitoring the environment. This study used laboratory spectroscopy and multispectral imaging (Sentinel-2) with environmental covariates to find a method that can be used to present spatial prediction models as a tool for the quality assessment of Andean soils. The models were developed using logistic regression and linear discriminant analysis statistical techniques to generate one index based on land order and three indices based on the combination of land order and land use. Subsequently, with regression tree techniques, the physicochemical characteristics were estimated based on the calculated indices. This combined approach offers an efficient method, relative to traditional laboratory methods, to obtain estimates of the content and composition of soil components, such as electrical conductivity (EC), organic matter (MO), pH, and soil moisture (HU). For Molisol with Páramo land use (index.3), an organic matter (MO) value of ≥8,6 % was obtained, while for Molisol with Shrub land use (index.4), the MO was ≥6,1 %. These results show good prediction capabilities of the physicochemical parameters for these groups of soil order and land use. This provides a new way of monitoring soil quality, using remote sensing techniques, opening up promising prospects for operational applications in land use planning.