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dc.contributor.advisorVillanueva Talavera, Edwin Rafael
dc.contributor.authorTovar Galarreta, Juan Carlos Alfredo
dc.date.accessioned2024-01-10T16:43:38Z
dc.date.available2024-01-10T16:43:38Z
dc.date.created2023
dc.date.issued2024-01-10
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/26749
dc.description.abstractLos 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.es_ES
dc.description.abstractAgricultural and livestock landscapes are closely related to carbon flux, serving as carbon 1 reservoirs in the form of biomass.The assessment of carbon stocks stored in these areas is important to 2 support decision-making that prevents these areas from becoming carbone misión sources. However, 3 traditional carbon stock estimation techniques require on-site sampling, which is a strenuous, risky, 4 expensive and low-coverage task. In this study, we propose a methodology, based on multispectral 5 images captured by drones and Deep learning models, to automate the task of estimating maps of 6 carbon stocks sequestered in agricultural and livestock landscapes. We applied U-Net neural network 7 architecture to discriminate arboreal and grasslands zones. Then, a convolutional neural-network 8 based model is developed for carbon density estimation from multispectral images. Experimental 9 results on agricultural and livestock landscapes in Peruvian Amazon regions showed the effectiveness 10 of the proposed methodology, reporting mIoU of 87%, RMSE of 2.44 for arboreal zones, and RMSE 11 of 1.84 for grassland zones. We conclude that the carbon density estimation is achievable with the 12 proposed approach. This methodology can be helpful for decision-making and may contribute to the 13 management or controlling climate change.es_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesses_ES
dc.subjectCarbonoes_ES
dc.subjectVisión por computadorases_ES
dc.subjectAprendizaje profundoes_ES
dc.titleEstimación del carbono almacenado en paisajes agropecuarios y ganaderos a partir de Imágenes multiespectrales capturadas por drones, y técnicas de aprendizaje profundoes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
thesis.degree.nameMaestro en Informática con mención en Ciencias de la Computaciónes_ES
thesis.degree.levelMaestríaes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgrado.es_ES
thesis.degree.disciplineInformática con mención en Ciencias de la Computaciónes_ES
renati.advisor.dni29714308
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-6540-1230es_ES
renati.author.dni75318713
renati.discipline611087es_ES
renati.jurorPineda Ancco, Ferdinand Edgardoes_ES
renati.jurorVillanueva Talavera, Edwin Rafaeles_ES
renati.jurorAlvarez Mamani, Edwines_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigaciones_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00es_ES


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