Teledetección aplicada a la deforestación de la Amazonia e impactos del COVID-19 sobre la contaminación en Europa mediante Google Earth Engine
Author
Martínez Torío, GonzaloAdvisor
Dominguez, DavidEntity
UAM. Departamento de Tecnología Electrónica y de las ComunicacionesDate
2020-07Subjects
Deforestación; Amazonía; Google Earth Engine; TelecomunicacionesEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Abstract
Cada vez son más las noticias de diferentes catástrofes naturales que producen un gran impacto en los diferentes bosques del planeta. Muchas de estas catástrofes naturales vienen, en la mayoría de las ocasiones, propiciadas por parte del ser humano. Bien sea por la tala de árboles abusiva, incendios intencionados o, por una de las mayores industrias del planeta, la ganadera. Así mismo, la emisión de gases contaminantes que estos desastres naturales producen supone un grave riesgo para la sociedad.
Este Trabajo Fin de Grado, tiene como objetivo centrar los problemas vistos anteriormente en la mayor región tropical del planeta, la Amazonia brasileña, y en concreto, en las 4 regiones más afectadas por la deforestación, Pará, Mato Grosso, Amazonas y Rondonia. Por otra parte, y en relación con la pandemia provocada por el virus del COVID-19, se ha hecho un estudio sobre la disminución de los gases contaminantes en la atmósfera, centrándose en esta ocasión en los países europeos más afectados por dicha pandemia, España e Italia. Con el gran abanico de herramientas que existen hoy en día para abordar ambos temas, se ha optado finalmente por la plataforma proporcionada por Google, llamada Google Earth Engine.
En los siguientes capítulos se hará un estudio de la herramienta, mostrando las ventajas que proporciona a la hora de abordar un tema de esta dimensión, en el que se requiere una gran cantidad de información en imágenes y capacidad de procesamiento. Así mismo, se hará uso tecnologías complementarias tales como Google Collaboratory como entorno de Jupyter Notebook, Google Cloud para el almacenamiento de la información generada y Tensorflow como biblioteca de código abierto para aprendizaje automático
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