2. Maestría
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Tesis de la Escuela de Posgrado
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Item Estimación del carbono almacenado en paisajes agropecuarios y ganaderos a partir de Imágenes multiespectrales capturadas por drones, y técnicas de aprendizaje profundo(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-01-10) Tovar Galarreta, Juan Carlos Alfredo; Villanueva Talavera, Edwin RafaelLos paisajes agrícolas y ganaderos están estrechamente relacionados con el flujo de carbono, ya que actúan como reservorios de carbono en forma de biomasa. La evaluación de las reservas de carbono almacenadas en estas zonas es importante para apoyar la toma de decisiones que impidan que estas zonas se conviertan en fuentes de emisión de carbono. Sin embargo, las técnicas tradicionales de estimación de las reservas de carbono requieren un muestreo in situ, lo que supone una tarea extenuante, arriesgada, costosa DE escasa cobertura. En este estudio, proponemos una metodología, basada en imágenes multiespectrales capturadas por drones y modelos de aprendizaje profundo, para automatizar la tarea de estimar mapas de reservas de carbono almacenados en paisajes agrícolas y ganaderos. Aplicamos una arquitectura de red neuronal U-Net para discriminar las zonas arbóreas y pastizales. Luego, se desarrolla un modelo basado en redes neuronales convolucionales para la estimación de la densidad de carbono a partir de imágenes multiespectrales. Resultados experimentales en paisajes agrícolas y ganaderos de la Amazonía peruana mostraron la efectividad de la metodología propuesta, reportando un mIoU de 87%, un RMSE de 2.44 para zonas arbóreas, y un RMSE de 1.84 para zonas de pastura. Concluimos que la estimación de la densidad de carbono es alcanzable con el enfoque propuesto. Esta metodología puede ser útil para la toma de decisiones y puede contribuir a la gestión o al control del cambio climático.Item Optimización de un sistema de espectroscopía de plasma inducido por láser para cuantificar carbono total y pH en suelos agrícolas del Perú(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-07-11) Vilchez Rojas, Heyner Leoncio; Sánchez Alcántara, Eder RubénEste trabajo ha consistido en la optimización de la instrumentación óptica y electrónica de un sistema de espectroscopia de plasma inducido por láser (del acrónimo LIBS: Laser Induced Breakdown Spectroscopy) para cuantificar Carbono Total (CT) en diez muestras de suelos agrícolas del Perú. El principal desafío para cuantificar CT con la técnica LIBS es la fuerte interferencia que ocurre entre las líneas atómicas de emisión de C(I) en 247.856 nm y Fe(II) en 247.857194 nm, por esta razón, se realizó un estudio temporal de ambas líneas atómicas para determinar un tiempo óptimo donde la interferencia de la línea atómica de Fe(II) sea mínima al registrar la línea atómica de C(I). Con este estudio previo se han registrado espectros atómicos a través de la técnica LIBS en muestras de suelos agrícolas, y así determinar un protocolo de cuantificación que ha permitido generar una curva de calibración en base a las amplitudes de las intensidades de la línea atómica de C(I) en 247.856 nm y a las concentraciones de CT, medidos por el método de combustión seca. Por otro lado, usando los mismos espectros atómicos de las muestras de suelo, se demostró la aplicabilidad de LIBS como un método alterno para determinar sus valores de pH. Los valores de pH medidos por el método del potenciómetro y las intensidades de la línea atómica del Ca(II) en 317.93 nm se encuentran correlacionadas linealmente, y esto ha permitido generar una curva de calibración para cuantificar el pH usando la técnica LIBS. Mediante el método de regresión lineal simple fue posible obtener un coeficiente de correlación para la curva de calibración del CT y pH de 0.95 y 0.97, respectivamente. Estos resultados muestran el potencial de la técnica LIBS para ser usado en la determinación de CT y pH en muestras de suelos agrícolas.