Modelo predictivo de la Actividad Vegetal en el Bosque Tropical Seco del Cañón del Río Cauca

RESUMEN : Este proyecto se enfoca en evaluar las relaciones que puedan existir entre la actividad vegetal y las variables eco-hidrológicas para la creación de un modelo predictivo de la actividad vegetal en el bosque seco tropical del Cañón del Río Cauca en Colombia. La creación de una herramienta que ayude a predecir la actividad vegetal podría ser fundamental para hacer seguimiento de la salud del bosque en cuestión, para la gestión de los recursos hídricos y la conservación de estos ecosistemas. Para abordar este desafío, el proyecto utilizará métodos estadísticos, así como modelos de Deep Learning, y usará métricas de evaluación con el fin de comparar el comportamiento de estos y así encontrar el modelo más preciso y eficaz, utilizando como entrada variables eco-hidrológicas y ambientales, obtenidas de estaciones del IDEAM y de fotos satelitales de Google Earth Engine, logrando predecir la actividad vegetal (NDVI) en esta región. Aunque el alcance del proyecto se limita a esta cuenca específica y sus datos, su impacto potencial es relevante para las autoridades ambientales, los investigadores y las comunidades locales que buscan tomar decisiones informadas y promover la conservación de los bosques secos tropicales en la región.

• Autores: Arévalo Garnica, Eileen Melissa; Uribe Uribe, Pablo
• Tipo de recurso: Tesis
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/40389
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10495/40389
• Palabra clave: Aprendizaje Profundo; Deep Learning; Series temporales; Time series; Técnicas de predicción; Forecasting techniques; Bosque seco; Dry forests; Indice normalizado diferencial de la vegetación; Normalized difference vegetation index; Recurso hídrico; Water resources; Río Cauca; Cauca River; Bosques secos tropicales; Actividad Vegetal; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_7745b5ac; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_ce585e0d; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_8325; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_50050; http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept11036; https://id.nlm.nih.gov/mesh/D000077321
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/co/