Machine learning y deep learning en la utilización eficiente de la tecnología hiperespectral para la detección automática de aguas contaminadas en áreas locales
type: CreativeWork
description: Los vertidos de hidrocarburo en medios hídricos constituyen un problema medioambiental con implicaciones directas sobre los ecosistemas, la salud humana y la economía azul. Esta problemática adquiere especial relevancia en entornos costeros y portuarios, donde los derrames de pequeña extensión son frecuentes, a menudo poco documentados y pueden producir un impacto acumulado significativo. En este contexto, esta tesis desarrolla y valida, bajo condiciones controladas, un marco metodológico para la detección y clasificación automática de contaminación por hidrocarburos en agua mediante tecnología hiperespectral de alta resolución espacial integrada con modelos de machine learning (ML) y deep learning (DL), orientado a avanzar hacia un sistema de monitorización local basado en sensores de imagen hiperespectral (HSI – Hyperspectral Imaging) integrados en plataformas aéreas no tripuladas (UAV – Unmanned Aerial Vehicle), capaz de detectar en tiempo real vertidos en fase temprana o de pequeñas dimensiones, contribuyendo a minimizar sus efectos y a apoyar la depuración de responsabilidades. La investigación aborda el problema desde dos enfoques complementarios: (i) un enfoque clásico que combina firmas hiperespectrales y ML, y (ii) un enfoque profundo que combina hiperimágenes y DL, analizando de forma sistemática decisiones de diseño críticas, como la gestión de la dimensionalidad espectral, la arquitectura y los hiperparámetros, y el efecto de la disponibilidad de datos en el rendimiento y la estabilidad del aprendizaje. Los resultados muestran que el enfoque clásico, apoyado en análisis de componentes principales PCA (PCA – Principal Component Analysis) o shallow autoencoders (AE), permite concentrar la información discriminativa en representaciones compactas y alcanzar métricas elevadas con clasificadores de baja complejidad, como árboles de decisión (DT – Decision Tree) o redes neuronales artificiales poco profundas (ANN – Artificial Neural Network), ofreciendo además …
abstract: Los vertidos de hidrocarburo en medios hídricos constituyen un problema medioambiental con implicaciones directas sobre los ecosistemas, la salud humana y la economía azul. Esta problemática adquiere especial relevancia en entornos costeros y portuarios, donde los derrames de pequeña extensión son frecuentes, a menudo poco documentados y pueden producir un impacto acumulado significativo. En este contexto, esta tesis desarrolla y valida, bajo condiciones controladas, un marco metodológico para la detección y clasificación automática de contaminación por hidrocarburos en agua mediante tecnología hiperespectral de alta resolución espacial integrada con modelos de machine learning (ML) y deep learning (DL), orientado a avanzar hacia un sistema de monitorización local basado en sensores de imagen hiperespectral (HSI – Hyperspectral Imaging) integrados en plataformas aéreas no tripuladas (UAV – Unmanned Aerial Vehicle), capaz de detectar en tiempo real vertidos en fase temprana o de pequeñas dimensiones, contribuyendo a minimizar sus efectos y a apoyar la depuración de responsabilidades. La investigación aborda el problema desde dos enfoques complementarios: (i) un enfoque clásico que combina firmas hiperespectrales y ML, y (ii) un enfoque profundo que combina hiperimágenes y DL, analizando de forma sistemática decisiones de diseño críticas, como la gestión de la dimensionalidad espectral, la arquitectura y los hiperparámetros, y el efecto de la disponibilidad de datos en el rendimiento y la estabilidad del aprendizaje. Los resultados muestran que el enfoque clásico, apoyado en análisis de componentes principales PCA (PCA – Principal Component Analysis) o shallow autoencoders (AE), permite concentrar la información discriminativa en representaciones compactas y alcanzar métricas elevadas con clasificadores de baja complejidad, como árboles de decisión (DT – Decision Tree) o redes neuronales artificiales poco profundas (ANN – Artificial Neural Network), ofreciendo además …
author: Carrasco García, María Gema
language: spa
license: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
date published: 2026
date modified: 2026-07-24T01:29:34Z
provider: Universidad de Cadiz
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidad de Cadiz

PropertyValue
property ID: Handle
value: http://hdl.handle.net/10498/39665