Title: | Gross Primary Productivity estimation through remote sensing and machine learning techniques in the high Andean Region of Ecuador |
Authors: | Urgilés Ávila, Cindy Carolina |
metadata.dc.contributor.advisor: | Carrillo Rojas, Galo José |
metadata.dc.description.uri: | 0000-0003-4410-6926 |
metadata.dc.subject.other: | CIUC::Ciencias de la Tierra::Meteorología::Predicción Operacional Meteorológica |
Keywords: | Ingeniería Civil Variables biometeorológicas Bioma páramo Bosque aleatorio |
Issue Date: | 2-Jan-2024 |
metadata.dc.format.extent: | 33 páginas |
Publisher: | Universidad de Cuenca |
metadata.dc.type: | submittedVersion |
Abstract: | Accurate estimations of Gross Primary Productivity (GPP) are a valuable tool for simulating
the carbon cycle and therefore play a significant role in addressing the challenges posed by
climate change. However, the estimation of GPP is a large challenge, owing to the lack of
direct. In this study, GPP was estimated using machine learning models (ML), such as
Random Forest (RF) and Support Vector Regression (SVR), in páramo. The strength and
complex nonlinear relationships that dominate the GPP are fundamentally important to
conduct an uncertainty analysis for future climate projections. This study evaluated the
relationship between biometeorological variables, remote sensing data and GPP estimation.
The methodology used to estimate GPP confirmed that ML-based models performed better
than traditional models. The performance of ML models varied significantly among seasons,
with R ranging from 0.24-0.86. The RF model performed better in capturing the temporal
changes and magnitude of GPP in less humid season, displaying the highest R (0.86), lowest
RMSE (0.37 g C/m2), and lowest PBIAS (-3 %). In addition, the importance of the variables
showed that solar radiation was the most significant predictor of GPP. This suggests that
production in the Páramo biome is not limited by water, but by the amount of incident solar
radiation. The study provided an approach to derive daily GPP fluxes over a 2-year study
period. This study has attempted to assess the impact of various variables on GPP estimates.
It can be used to further the development of vegetation prediction models |
Description: | La estimación precisa de Productividad Primaria Bruta (GPP) es una herramienta valiosa para
simular el ciclo del carbono y, por tanto, desempeña un papel importante para abordar los
retos que plantea el cambio climático. Sin embargo, estimar GPP es un gran reto, debido a la
falta de mediciones directas. En este estudio, GPP se estimó utilizando modelos de
aprendizaje automático (ML), como Bosque Aleatorio (RF) y Vectores de Soporte Regresión
(SVR), en páramo. Complejas relaciones no lineales que dominan GPP son de fundamental
importancia para llevar a cabo un análisis de incertidumbre para futuras proyecciones
climáticas. Este estudio evaluó la relación entre variables biometeorológicas, datos de
teledetección y estimación GPP. La metodología utilizada para estimar la GPP confirmó que
los modelos basados en ML obtuvieron mejores resultados que los modelos tradicionales. El
rendimiento de los modelos ML varió significativamente entre estaciones, con R que osciló
entre 0,24 y 0,86. El modelo RF se comportó mejor al capturar los cambios temporales y la
magnitud de la GPP en la estación menos húmeda, mostrando la R más alta (0,86), el RMSE
más bajo (0,37 g C/m2) y el PBIAS más bajo (-3 %). Además, la importancia de las variables
mostró que la radiación solar fue el predictor más significativo del GPP. Esto sugiere que la
producción en el bioma Páramo no está limitada por el agua, sino por la cantidad de radiación
solar incidente. El estudio proporcionó un enfoque para derivar flujos diarios de GPP durante
un periodo de estudio de 2 años. |
URI: | http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/43523 |
metadata.dc.relation.ispartof: | TM4;2144 |
metadata.dcterms.description: | Magíster en Hidrología mención en Ecohidrología |
Appears in Collections: | Tesis Maestrías
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