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Obtención de variables agroclimáticas para modelizar la distribución potencial de la palmera del aceite mediante Google Earth Engine y Python

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Obtención de variables agroclimáticas para modelizar la distribución potencial de la palmera del aceite mediante Google Earth Engine y Python

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dc.contributor.advisor Marti Gavila, Jesus es_ES
dc.contributor.author Artigas Vilches, Samuel es_ES
dc.coverage.spatial east=-74.297333; north=4.570868; name=Colombia es_ES
dc.coverage.spatial east=8.675277; north=9.081999; name=Nigeria es_ES
dc.coverage.spatial east=-4.087557299999999; north=40.4830106; name=Península Ibérica, España es_ES
dc.date.accessioned 2023-09-07T13:49:06Z
dc.date.available 2023-09-07T13:49:06Z
dc.date.created 2023-07-26
dc.date.issued 2023-09-07 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/196053
dc.description.abstract [ES] La historia de los biocombustibles desde principios de los años 70 ha ido evolucionando y sigue haciéndolo hacia un futuro en el que la sustitución de los combustibles fósiles es cada vez más posible gracias a los avances tecnológicos que ha habido estas últimas décadas. La situación de crisis mundial existente en la actualidad es un contexto que debemos aprovechar para hacer una reflexión sobre las fuentes energéticas del futuro y acelerar la investigación de nuevos y eficientes biocombustibles. Por ello, en este estudio se ha llevado a cabo un análisis de la producción de biodiesel a partir de la palma aceitera (Elaeis guineensis), un biocombustible con un alto potencial para sustituir a los actuales combustibles fósiles. Así pues, el principal objetivo del presente estudio ha sido la determinación de zonas idóneas para el cultivo de la palma aceitera en la Península Ibérica, teniendo en cuenta los datos topográficos, climáticos y edáficos de las zonas colombianas y nigerianas donde crece dicha especie vegetal en forma de plantaciones. Los datos de referencia analizados han sido fundamentalmente diferentes variables agroclimáticas como la temperatura, la humedad, la precipitación, el pH del suelo, la altitud, la evotranspiracion y la pendiente del terreno. Estos datos se han obtenido de forma directa de la plataforma de Google Earth Engine (GEE) y sirven para poder determinar la idoneidad de cada zona representada en la plataforma y su posterior caracterización. Con los datos se ha realizado una reclasificación de valores en dos grupos y mediante el lenguaje de programación Python se han obtenido mapas de la Península Ibérica en los que se muestran aquellas zonas que cumplen con las condiciones de cultivo de la palma aceitera. De esta manera, el trabajo realizado puede tener aplicaciones diversas en los ámbitos de la agricultura, la producción de biocombustible a partir del aceite de palma y el desarrollo de nuevas técnicas de producción sostenible. es_ES
dc.description.abstract [EN] The history of biofuels since the early 70s has evolved and continues to do towards a future where the replacement of fossil fuels is increasingly possible thanks to the technological advances that have occurred in recent decades. The global crisis we are living is a perfect moment for doing a global reflection about new and efficient ways of producing biofuels. This study consist in an analysis of the production of biodiesel from oil palm (Elaeis guineensis). The main objective of the study is identify the better Spanish terrestrial locations where we could develope oil palm plantations. The determination of these spaces will be carried out through the analysis of different agroclimatic variables such as temperature, soil humidity, precipitations, soil pH, altitude, evotranspiration and slope of the terrain. Using all these data and developing with Python a reclassification method we have obtained and interpreated some results. On the one hand, the data used for the development of the project had been obtained directly from Google Earth Engine (GEE) platform. On the other hand, the programming language used in this study has been Python with the Geemap library. These data will allow us to obtain different climatological, soil and topographical variables that can determine the suitability of each area represented on the platform and its subsequent characterization. This study is usefull in diferents areas such as agriculture, oil palm biofuels development and production and exploration of new ways of sustainable production. es_ES
dc.format.extent 47 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Biocombustibles es_ES
dc.subject Combustibles fósiles es_ES
dc.subject Biodiésel es_ES
dc.subject Palma aceitera es_ES
dc.subject Elaeis guineensis es_ES
dc.subject Random forest es_ES
dc.subject Google Earth Engine es_ES
dc.subject Biofuels es_ES
dc.subject Fossil fuels es_ES
dc.subject Oil palm es_ES
dc.subject Sistema de Información Geográfica (SIG) es_ES
dc.subject Geographic Information System (GIS) es_ES
dc.subject.classification INGENIERIA CARTOGRAFICA, GEODESIA Y FOTOGRAMETRIA es_ES
dc.subject.other Grado en Ciencias Ambientales-Grau en Ciències Ambientals es_ES
dc.title Obtención de variables agroclimáticas para modelizar la distribución potencial de la palmera del aceite mediante Google Earth Engine y Python es_ES
dc.title.alternative Obtaining agroclimatic variables to model the potential distribution of the oil palm tree using Google Earth Engine and Python es_ES
dc.title.alternative Obtenció de variables agroclimàtiques per modelitzar la distribució potencial de la palmera de l'oli mitjançant Google Earth Engine i Python es_ES
dc.type Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Cartográfica Geodesia y Fotogrametría - Departament d'Enginyeria Cartogràfica, Geodèsia i Fotogrametria es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Politécnica Superior de Gandia - Escola Politècnica Superior de Gandia es_ES
dc.description.bibliographicCitation Artigas Vilches, S. (2023). Obtención de variables agroclimáticas para modelizar la distribución potencial de la palmera del aceite mediante Google Earth Engine y Python. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/196053 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\155640 es_ES


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