Análisis hidromorfológico de ríos efímeros utilizando teledetección y machine learning
Monográfico en Geomorfología.
| Authors: | , |
|---|---|
| Format: | article |
| Status: | Published version |
| Publication Date: | 2024 |
| Country: | España |
| Institution: | Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) |
| Repository: | DIGITAL.CSIC. Repositorio Institucional del CSIC |
| OAI Identifier: | oai:digital.csic.es:10261/383882 |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/10261/383882 |
| Access Level: | Open access |
| Keyword: | Ephemeral streams Remote Sensing Supervised classification Automatic segmentation Ríos efímeros Teledetección Clasificación supervisada Segmentación automática |
| id |
ES_829a55ea4da3b4983c9d9d3f64fd26f8 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:digital.csic.es:10261/383882 |
| network_acronym_str |
ES |
| network_name_str |
España |
| repository_id_str |
|
| spelling |
Análisis hidromorfológico de ríos efímeros utilizando teledetección y machine learningHydromorphological analysis of ephemeral rivers using remote sensing and machine learningRabanaque, IsabelBenito, GerardoEphemeral streamsRemote SensingSupervised classificationAutomatic segmentationRíos efímerosTeledetecciónClasificación supervisadaSegmentación automáticaMonográfico en Geomorfología.[EN] Ephemeral rivers in the Mediterranean region account for 70% of the river network and this proportion is expected to increase due to climate change. The shortcomings initially existing in the Water Framework Directive, created in 2000 to characterise the environmental status of the river network, have been improved with the incorporation of specific hydrogeomorphological analyses for intermittent rivers. This paper proposes new methodologies to address the hydrogeomorphological characterisation of ephemeral rivers by means of supervised classification, automatic segmentation and data analysis. These methods have been applied in the basins of the Rambla de la Viuda and Rambla de Cervera, which have been affected by aggregate extraction from the 1970s until 2000. The results obtained demonstrate the potential of combining these methodologies to monitor and assist in river management.[ES] Los ríos efímeros de la región mediterránea suponen el 70% de la red fluvial y se espera que esta proporción aumente debido al cambio climático. Las deficiencias inicialmente existentes en la Directiva Marco del Agua, creada en el año 2000 para caracterizar el estado ambiental de la red fluvial, se han mejorado con la incorporación de análisis hidrogeomorfológicos específicos para ríos intermitentes. En este trabajo se proponen nuevas metodologías para abordar la caracterización hidrogeomorfológica de los ríos efímeros mediante la clasificación supervisada, la segmentación automática y el análisis de datos. Estos métodos se han aplicado en las cuencas de las ramblas de la Viuda y de Cervera, que han estado afectadas por extracciones de áridos desde los años setenta hasta el año 2000. Los resultados obtenidos demuestran el potencial de la combinación de estas metodologías para monitorizar y ayudar en la gestión fluvial.ESTA INVESTIGACIÓN ha sido desarrollada dentro del proyecto EPHIDREAMS (PID2020-116537RBI00) financiado por elMinisterio de Ciencia e Innovación MCIN/AEI/10.13039/501100011033, cofinanciado con fondos FEDER, y por la subvención de la Dirección General del Agua (DGA) del MI-TERD (MNCN-CSIC 20223TE002). La tesis realizada por Maria Pilar Rabanaque fue financiada por un contrato predoc-toral para la formación de doctores 2018 (PRE2018-086771).Este trabajo forma parte de la actividad CSIC-PTI TELEDE-TECT. Este artículo es una contribución del Laboratorio de Hidrología y Cambio Climático (www.floodsresearch.com; X:floods_research; Instragram: @floods_research).Peer reviewedUniversidad de ZaragozaAgencia Estatal de Investigación (España)Ministerio de Ciencia e Innovación (España)European CommissionCSIC - Museo Nacional de Ciencias Naturales (MNCN)Rabanaque, Isabel [0000-0002-6551-9351]Benito, Gerardo [0000-0003-0724-1790]Consejo Superior de Investigaciones Científicas [https://ror.org/02gfc7t72]202520252024info:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501Publisher's versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10261/383882reponame:DIGITAL.CSIC. Repositorio Institucional del CSICinstname:Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)Español#PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE#info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2020-116537RB-I00https://doi.org/10.26754/ojs_geoph/geoph.20247611401Síinfo:eu-repo/semantics/openAccessoai:digital.csic.es:10261/3838822026-05-22T06:33:51Z |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Análisis hidromorfológico de ríos efímeros utilizando teledetección y machine learning Hydromorphological analysis of ephemeral rivers using remote sensing and machine learning |
| title |
Análisis hidromorfológico de ríos efímeros utilizando teledetección y machine learning |
| spellingShingle |
Análisis hidromorfológico de ríos efímeros utilizando teledetección y machine learning Rabanaque, Isabel Ephemeral streams Remote Sensing Supervised classification Automatic segmentation Ríos efímeros Teledetección Clasificación supervisada Segmentación automática |
| title_short |
Análisis hidromorfológico de ríos efímeros utilizando teledetección y machine learning |
| title_full |
Análisis hidromorfológico de ríos efímeros utilizando teledetección y machine learning |
| title_fullStr |
Análisis hidromorfológico de ríos efímeros utilizando teledetección y machine learning |
| title_full_unstemmed |
Análisis hidromorfológico de ríos efímeros utilizando teledetección y machine learning |
| title_sort |
Análisis hidromorfológico de ríos efímeros utilizando teledetección y machine learning |
| dc.creator.none.fl_str_mv |
Rabanaque, Isabel Benito, Gerardo |
| author |
Rabanaque, Isabel |
| author_facet |
Rabanaque, Isabel Benito, Gerardo |
| author_role |
author |
| author2 |
Benito, Gerardo |
| author2_role |
author |
| dc.contributor.none.fl_str_mv |
Agencia Estatal de Investigación (España) Ministerio de Ciencia e Innovación (España) European Commission CSIC - Museo Nacional de Ciencias Naturales (MNCN) Rabanaque, Isabel [0000-0002-6551-9351] Benito, Gerardo [0000-0003-0724-1790] Consejo Superior de Investigaciones Científicas [https://ror.org/02gfc7t72] |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
Ephemeral streams Remote Sensing Supervised classification Automatic segmentation Ríos efímeros Teledetección Clasificación supervisada Segmentación automática |
| topic |
Ephemeral streams Remote Sensing Supervised classification Automatic segmentation Ríos efímeros Teledetección Clasificación supervisada Segmentación automática |
| description |
Monográfico en Geomorfología. |
| publishDate |
2024 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2024 2025 2025 |
| dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 Publisher's version info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| format |
article |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10261/383882 |
| url |
http://hdl.handle.net/10261/383882 |
| dc.language.none.fl_str_mv |
Español |
| language_invalid_str_mv |
Español |
| dc.relation.none.fl_str_mv |
#PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE# info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2020-116537RB-I00 https://doi.org/10.26754/ojs_geoph/geoph.20247611401 Sí |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidad de Zaragoza |
| publisher.none.fl_str_mv |
Universidad de Zaragoza |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:DIGITAL.CSIC. Repositorio Institucional del CSIC instname:Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) |
| instname_str |
Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) |
| reponame_str |
DIGITAL.CSIC. Repositorio Institucional del CSIC |
| collection |
DIGITAL.CSIC. Repositorio Institucional del CSIC |
| repository.name.fl_str_mv |
|
| repository.mail.fl_str_mv |
|
| _version_ |
1869412058187956224 |
| score |
15,812455 |