Inteligencia computacional en teledetección. Control de contenido de humedad en combustible en superficie terrestre mediante imagen para prevención de incendios

Abstract

La presente Tesis doctoral analiza los problemas relacionados con la estimación del contenido de humedad del combustible para prevenir posibles incendios y saber cómo se comportarán una vez iniciados. La Tesis describe el problema de estimación mediante técnicas de Teledetección. Hemos conseguido un avance en cuanto a investigación en nuevos modelos computacionales no convencionales para la estimación de la cantidad de agua en diferentes entornos de vegetación, uno de los mayores problemas que tiene la Teledetección, ya que se requiere un estudio previo de la zona, recogida selectiva de muestras y tratamiento de éstas para conocer su estructura, composición y contenido de humedad. A través de estas simulaciones hemos analizado la capacidad de discriminación mediante el análisis de curvas ROC (Receiver Operating Characteristic), para posteriormente utilizar diferentes técnicas de Softcomputing (Inteligencia Computacional), en concreto, modelos neuronales y evolutivos, para validar los experimentos. La metodología que se presenta en este trabajo para estimación de contenido de humedad en vegetación, se basa en la utilización de modelos de transferencia radiativa mediante la unión de modelos a nivel de hoja Prospect (leaf optical properties spectra) (Jacquemoud et al. 1990)) y de simulación de cubierta SAIL (Scattering by Arbitrarily Inclined Leaves).