RT info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
T1 Identifying Desert locust breeding areas by means of Earth Observation in Mauritania
A1 Gómez Aragón, Diego
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
K1 Inteligencia artificial
K1 Mauritania- Zonas de cria - Langosta del desierto
K1 Teledetección
AB La langosta del desierto (Schistocerca gregaria) ha provocado graves daños a la producción agrícola del norte de África y Oriente Medio desde tiempos antiguos. Con el objetivo de prevenir o mitigar sus efectos sobre las poblaciones locales, es necesaria una precisa localización de aquellas áreas donde crían y se reproducen. En esta tesis doctoral, presentamos 3 novedosos procedimientos para detectar posibles zonas de reproducción o cría para la langosta en Mauritania. (1) El primer método se basa en el uso del modelo hidrológico SWAT, el cual se ha utilizado para encontrar wadis, que pueden acoger a la langosta del desierto debido a sus condiciones ecológicas favorables. (2) El segundo método estudia la influencia del producto de humedad del suelo generado por la Agencia Europea del Espacio bajo su iniciativa de cambio climático (ESA CCI SM) en zonas de cría de la langosta del desierto mediante técnicas de Inteligencia Artificial (IA) y, más específicamente técnicas "machine learning". (3) Finalmente, se ha generado un modelo multi-variable a partir de la combinación de varios modelos de distribución de especies (SDMs). Los resultados demuestran la validez de las metodologías expuestas en esta tesis doctoral para identificar zonas de cría de langosta en Mauritania.
YR 2019
FD 2019
LK http://uvadoc.uva.es/handle/10324/35158
UL http://uvadoc.uva.es/handle/10324/35158
LA eng
NO Departamento de Física Aplicada
DS UVaDOC
RD 26-abr-2024