Modelo para la evaluación de la calidad del agua utilizando imágenes sentinel, a partir de las concentraciones fisicoquímicas. Caso de estudio Lago de Tota

En esta investigación se desarrolló un modelo que permite evaluar la calidad del agua estimando concentraciones fisicoquímicas por medio de imágenes satelitales multiespectrales Sentinel-2 utilizando redes neuronales de tipo perceptrón multicapa. Destacando la estimación de pH, conductividad eléctri...

Full description

Autores:
Guerrero Buelvas, Luis Manuel
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/30279
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/30279
Palabra clave:
Índice de Calidad de Agua
Redes neuronales
Medium Gaussian SVM
Bagged trees
Índice de calidad de agua
Maestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones - Tesis y disertaciones académicas
Evaluación - Modelos
Calidad del agua - Control - Tota (Laguna, Boyacá, Colombia)
Redes neurales (Informática) - Tota (Laguna, Boyacá, Colombia)
Calidad del agua - Tratamiento - Tota (Laguna, Boyacá, Colombia)
Neural networks
Medium Gaussian SVM
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Water quality index
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description En esta investigación se desarrolló un modelo que permite evaluar la calidad del agua estimando concentraciones fisicoquímicas por medio de imágenes satelitales multiespectrales Sentinel-2 utilizando redes neuronales de tipo perceptrón multicapa. Destacando la estimación de pH, conductividad eléctrica, temperatura, oxígeno disuelto, cloruros y fosfatos, se obtuvieron resultados R2 superiores a 0.80. Posteriormente se realiza una clasificación por medio de Medium Gaussian SVM el cual determina las 5 clases del índice de calidad de agua - ICA y Bagged Trees el cual determina 3 con precisión de 74.7% y 81.4% respectivamente. Esto permite complementar la gestión adecuada del recurso hídrico en la medida que no se puedan tomar datos en campo.
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Esto permite complementar la gestión adecuada del recurso hídrico en la medida que no se puedan tomar datos en campo.In this research, a model was developed to assess water quality by estimating physicochemical concentrations through Sentinel-2 multispectral satellite images using multilayer perceptron-type neural networks. Highlighting the estimation of pH, electrical conductivity, temperature, dissolved oxygen, chlorides and phosphates, R2 results higher than 0.80 were obtained. Subsequently, a classification is made by means of Medium Gaussian SVM which determines the 5 classes of the water quality index - ICA and Bagged Trees which determines 3 with precision of 74.7% and 81.4% respectively. This allows complementing the proper management of water resources to the extent that data cannot be taken in the field.pdfspaCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Índice de Calidad de AguaRedes neuronalesMedium Gaussian SVMBagged treesÍndice de calidad de aguaMaestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones - Tesis y disertaciones académicasEvaluación - ModelosCalidad del agua - Control - Tota (Laguna, Boyacá, Colombia)Redes neurales (Informática) - Tota (Laguna, Boyacá, Colombia)Calidad del agua - Tratamiento - Tota (Laguna, Boyacá, Colombia)Neural networksMedium Gaussian SVMBagged treesWater quality indexModelo para la evaluación de la calidad del agua utilizando imágenes sentinel, a partir de las concentraciones fisicoquímicas. Caso de estudio Lago de TotaModel evaluating water quality using sentinel images, based on physicochemical concentrations. Lake Tota case studybachelorThesisMonografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-87167https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/bcf76a15-d708-4b6d-bc52-1e1423cf2700/download997daf6c648c962d566d7b082dac908dMD54ORIGINALGuerreroBuelvasLuisManuel2022.pdfGuerreroBuelvasLuisManuel2022.pdfDocumento de tesisapplication/pdf3298525https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/3e4ee937-557d-48e2-898d-48934659e692/download01645a92f52de949a3f4009468631c08MD51Licencia de uso y publicacion.pdfLicencia de uso y publicacion.pdfLicencia de usoapplication/pdf329491https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/b7ec7d7c-7508-4743-bd12-928c1dcee58f/downloadc964bf472409898f719fac8bec1206a9MD52CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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