| TAZ-TFG-2023-1852 |
IDENTIFICACIÓN DE PARCELAS AGRÍCOLAS ABANDONADAS EN LA COMARCA DEL MATARRAÑA-MATARRANYA MEDIANTE TELEDETECCIÓN Y TÉCNICAS DE APRENDIZAJE ARTIFICIAL
Lázaro Gómez, Javier
Rodrigues Mimbrero, Marcos (dir.)
Universidad de Zaragoza,
FFYL,
2023
Departamento de Geografía y Ordenación del Territorio, Área de Análisis Geográfico Regional
Graduado en Geografía y Ordenación del Territorio
Resumen: Los modelos de clasificación y regresión, junto con los estudios e investigaciones sobre ámbitos ambientales y paisajísticos a través de la Teledetección y los SIG, se encentran entre las principales líneas de investigación en la actualidad por su capacidad para abordar estudios territoriales a escalas regionales. En ámbitos mediterráneas su aplicación para el análisis del proceso de abandono de tierras agrícolas está contribuyendo a la monitorización y mayor comprensión de este fenómeno. La Comarca del Matarraña/Matarranya, en las últimas décadas ha sufrido numerosos cambios en las tierras agrícolas y en la vegetación, debido, especialmente, a factores demográficos, ambientales, paisajísticos, económicos y políticos. El presente Trabajo Fin de Grado tiene como objetivo la creación de un modelo de clasificación de las tierras principales cubiertas involucradas en la dinámica del abandono, diferenciando entre cultivos, parcelas abandonadas y vegetación natural, a lo largo del periodo de tiempo que abarca los años 1984-2015 en la comarca del Matarraña. La recogida y el análisis de los datos ha sido a través de la Teledetección y SIG, mediante imágenes del satélite Landsat, y su posterior tratamiento a través del entorno Landtrendr y R. Se han obtenido así resultados relacionados con las tendencias en la respuesta espectral en términos de brillo y humedad (componentes de la transformación Tasseled Cap), pudiendo así predecir la evolución e identificación de las diversas parcelas del área de estudio con una precisión del 80% de acierto en la clasificación mediante Random Forest. Este tipo de estudios permiten profundizar en el análisis multitemporal las coberturas del suelo, componente de gran importancia para comprender la dinámica territorial de cara a su ordenación y planificación.
Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Grado
Notas: Classification and regression models, together with environmental and landscape studies and research through remote sensing and GIS, are among the main lines of research at present due to their capacity to address territorial studies at regional scales. In Mediterranean areas, their application for the analysis of the process of agricultural land abandonment is contributing to the monitoring and better understanding of this phenomenon. The Matarraña/Matarranya region has undergone numerous changes in agricultural land and vegetation in recent decades, especially due to demographic, environmental, landscape, economic and political factors. The present Final Degree Project aims to create a classification model of the main land covers involved in the dynamics of abandonment, differentiating between crops, abandoned plots and natural vegetation, over the period of time covering the years 1984-2015 in the Matarraña region. The collection and analysis of the data has been through Remote Sensing and GIS, using Landsat satellite images, and subsequent processing through the Landtrendr and R environment. Results have been obtained related to trends in spectral response in terms of brightness and humidity (components of the Tasseled Cap transformation), thus being able to predict the evolution and identification of the various plots in the study area with an accuracy of 80% accuracy in the classification by Random Forest. This type of study allows us to deepen in the multitemporal analysis of land cover, a component of great importance to understand the territorial dynamics for its management and planning.
Enlace permanente:
El registro pertenece a las siguientes colecciones:
Trabajos académicos > Trabajos Académicos por Centro > Facultad de Filosofía y Letras
Trabajos académicos > Trabajos fin de grado