|
Abstract:
|
[EN] The aim of this Thesis is to establish methodologies to improve agricultural produc-tion techniques, biodiversity conservation, and forecast of air quality, through the analytical capacity of Geographic Information ...[+]
[EN] The aim of this Thesis is to establish methodologies to improve agricultural produc-tion techniques, biodiversity conservation, and forecast of air quality, through the analytical capacity of Geographic Information Systems. Several methodologies are proposed to integrate both the geographic component of data and methods, in order to provide a practical, transferable, and integrated solution to the increasing need for environmental studies at larger scales.
Initially, a plot-based approach to detect fraction of tree cover from high spatial resolution images in an Irrigation Community is proposed. The calculation of quality rates for the management of Irrigation Communities is important, and requires accurate and up-to-date knowledge of water requirements of each specific crop. The computation of the shadow fraction of vegetation cover on large areas needs of systems to able to integrate the spatial component and enable accurate results. This study presents a shadow fraction approach based on classification of high spatial resolution orthoimages acquired within the Spanish National Plan of Survey of the Territory (PNOT). The results of the classification are subsequently used in a Geographic Information System for irrigation management.
Secondly, methodology for the integration of geospatial data from different sources is presented. This method aims to predict actual vegetation models, on a forested Natural Park. The quantitative spatial information is used to characterize a 25 x 25 m grid, includes: (1) topographic descriptors and the solar irradiation metrics, (2) texture features computed from aerial photography, and (3) vegetation indices informing about the vegetation status. A multivariate method is proposed by overlapping layers in a GIS. The results, are tested using independent samples, and point out to the potential of these techniques to provide and to estimate actual vegetation maps as guide in the restoration of forest ecosystems.
The last study, is a forecast and evaluation of air pollution related to transport systems in urban areas. The method relies on three different geospatial data sourcess: meteorology conditions, traffic emissions, and street geometry. An inverse model calculation of dispersion of pollutants to determinate emissions of the actual car feet to provide factor emission the methodology uses. A cartographical model is defined in to integrate the geospatial data sets (i.e. measured CO concentrations, Cadastral data, and LIDAR data) with mathematical applied.
The results of factor emissions have been tested in other cities. The defined model is used to estimate spatial distribution air pollutant in streets of Valencia city center and the results are represented via maps.
The integration of spatial components to traditional methods allows to predict and to describe as working the phenomena in the nature. Additionally, the production of maps of phenomena improves the potential of the analysis, enable to reach more meaningful results. In order to understand and research interactions on them, these systems enable to combine different analysis disciplines and methods. For example, the atmosphere and the environment can be integrated throughout scale in space and time.
This Thesis opens up various lines of research to improve our knowledge on agriculture, natural environment, and air quality. Future research may combination and fusion of methodologies to better understand the influence of vegetation cover on air quality, in order to improving the forecast of urban pollution caused by car traffic emissions.
[-]
[ES] Esta tesis tiene como objetivo establecer técnicas de análisis espacial para el desarrollo de métodos dirigidos a mejorar las técnicas de producción agraria, la conservación de la biodiversidad y evaluar el pronóstico ...[+]
[ES] Esta tesis tiene como objetivo establecer técnicas de análisis espacial para el desarrollo de métodos dirigidos a mejorar las técnicas de producción agraria, la conservación de la biodiversidad y evaluar el pronóstico de la calidad de aire, a través de la capacidad analítica de los Sistemas de Información Geográfica (SIG). Se proponen diversas metodologías para incorporar la componente geográfica a los datos y métodos, ofreciendo una solución práctica, transferible e integrada, a la creciente necesidad del estudio del medio que nos rodea, a escalas más amplias.
El primer lugar, se propone una metodología basada en la clasificación de imágenes para automatizar la determinación de la cobertura arbórea de un cultivo en las parcelas de una comunidad de regantes. El cálculo de los índices de calidad en la gestión de riego requiere tener un conocimiento preciso de los consumos efectuados y de las necesidades de los cultivos en cada parcela. La determinación de la fracción promedio de suelo cubierto por la vegetación en grandes extensiones, como el caso de una comunidad de regantes, hace necesaria la utilización de sistemas que aporten un aspecto espacial, de manera que faciliten y hagan más preciso el cálculo de la misma. En el presente estudio, se propone un método para determinar la cobertura arbórea en cada parcela a través de una clasificación de imágenes cedidas por el Plan Nacional de Observación del Territorio (PNOT), que permite implementarlo de forma sencilla en un Sistema de Información Geográfica para la gestión del riego.
A continuación, se expone una metodología para la obtención de un modelo de distribución de vegetación, (en un Parque Natural de gran valor paisajístico), a partir de datos de la presencia de vegetación forestal y variables ambientales obtenidas de diversas fuentes (modelos digitales de elevación y fotografía aéreas). La información cuantitativa extraída de cada variable es extraída a escala de pixel de 25x25 m y consiste en: (1) descriptores espaciales del relieve y de la radiación, obtenida de modelos digitales de elevación, (2) características texturales extraídas de imágenes aéreas, y (3) índices de vegetación que informan de sus características. Se aplica un método clásico multivariante al que se le incorpora la componente espacial a través de la superposición de capas en un SIG. Los resultados son cotejados con muestras independientes y evidencian la potencialidad del método para construir mapas de vegetación con el objetivo de servir de orientación para la restauración del ecosistema forestal.
Finalmente, se presenta una metodología para el pronóstico de la contaminación del aire relacionada con el tráfico rodado en áreas urbanas. El método se basa principalmente en medidas de tres factores: (1) las condiciones meteorológicas, (2) la intensidad de tráfico vehicular, y (3) la geometría de la vía y la aplicación de dos modelos de dispersión de contaminante mediante modelización inversa, (con el objetivo de determinar las emisiones de la actual flota de vehículos). Se utilizan herramientas de información geográfica que integran, a través de un modelo cartográfico, información de diversas fuentes (medidas de concentración de CO, datos catastrales y datos LIDAR) y uso de varios modelos matemáticos. Los resultados de los factores de emisión han sido comparados con los resultados obtenidos en otros estudios desarrollados con la misma metodología, tras su validación se han aplicado los dos modelos de dispersión para estimar la distribución espacial del contaminante en algunas vías del centro de la ciudad de Valencia.
La incorporación de la componente espacial a métodos tradicionales sirve de base para predecir y conocer cómo funcionan los fenómenos en la naturaleza, a la vez que permite la creación de una cartografía de los elementos utilizados para el análisis, la investigación y la divulgación
[-]
[CA] Aquesta tesi té per objectiu establir tècniques d'anàlisi espacial per al desenvolupament de mètodes dirigits a millorar les tècniques de producció agrària, la conservació de la biodiversitat i per avaluar el pronòstic ...[+]
[CA] Aquesta tesi té per objectiu establir tècniques d'anàlisi espacial per al desenvolupament de mètodes dirigits a millorar les tècniques de producció agrària, la conservació de la biodiversitat i per avaluar el pronòstic de la qualitat de l'aire, mitjançant la capacitat analítica dels Sistemes d'Informació Geogràfica. Es proposen diferents metodologies per tal d'incorporar la component geogràfica a les dades i mètodes, oferint una solució pràctica, transferible i integrada a la necessitat creixent de l'estudi del medi que ens envolta, a escales més amplies.
Primerament, es proposa una metodologia basada en la classificació d'imatges per tal d'automatitzar la determinació de la cobertura arbòria d'un cultiu a les parcel¿les d'una comunitat de regants. El càlcul del índexs de qualitat de la gestió del reg requereix tindre un coneixement precís del consum efectuat i de les necessitats dels cultius en cada parcel¿la. La determinació de la fracció mitjana de sol cobert per la vegetació en grans extensions, com és el cas d'una comunitat de regants, fa necessària la utilització de sistemes que aporten l'aspecte espacial, de manera que faciliten i augmenten la precisió del càlcul d'aquesta fracció. Al present estudi, es proposa un mètode per determinar la cobertura arbòria a cada parcel¿la mitjançant una classificació de les imatges cedides pel Pla Nacional d'Observació del Territori (PNOT), que permet la implementació senzilla del mètode en un Sistema d'Informació Geogràfica per a la gestió del reg.
Seguidament, s'exposa una metodologia per a l'obtenció d'un model de distribució de vegetació, en un Parc Natural de gran valor paisatgístic, a partir de dades sobre la pre-sència de la vegetació forestal i variables ambientals obtingudes de diferents fonts (models digitals d'elevació i fotografies aèries). La informació quantitativa extreta de cada variable és referida a escala de píxel de 25x25 m i consisteix en: (1) descriptors espacials del relleu i de la radiació, obtinguda de models digitals d'elevació, (2) característiques texturals extretes d'imatges aèries, i (3) índexs de vegetació multivariant que informen de les característiques d'aquesta. A més a més, s'utilitza un mètode clàssic multivariant al que s'incorpora la component espacial mitjançant la superposició de capes en un Sistema d'informació Geogràfica. Els resultats són comparats amb mostres independents i evidencien el potencial del mètode per construir mapes de vegetació amb l'objectiu de servir d'orientació per a la restauració de l'ecosistema forestal.
Per acabar, es presenta una metodologia per al pronòstic de la contaminació de l'aire en relació al tràfic rodat en àrees urbanes. El mètode es basa principalment en les mesures de tres factors: (1) les condicions meteorològiques, (2) la intensitat del tràfic vehicular, i (3) la geometria de la via i l'aplicació de dos models de dispersió de contaminant mitjançant la modelització inversa, amb l'objectiu de determinar les emissions de la flota de vehicles actual. A més a més, s'utilitzen ferramentes d'informació geogràfica que integren, per mitjà d'un model cartogràfic, informació de diverses fonts (mesures de concentració de CO, dades cadastrals i dades LIDAR) i l'ús de diferents models matemàtics. Finalment, els resultats dels factors d'emissió es comparen amb els resultats d'altres estudis desenvolupats amb la mateixa meto-dologia. Després d'una validació, s'empren dos models de dispersió per estimar la distribució del contaminant en algunes vies del centre de la ciutat de València.
[-]
|
López Pérez, Esther
