Predicción sobre el entorno medioambiental en la Laguna de Fuente de Piedra
El agua es un recurso valioso, tanto es así que las aves dedican parte de sus labores a criar a sus crías en las lagunas de nuestro medio ambiente, humedales u otras áreas. La laguna de Fuente de Piedra de Antequera, que alberga la mayor colonia de flamencos comunes, es la mayor de la Península Ibér...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Oberta de Catalunya (UOC) |
| Repositorio: | O2, repositorio institucional de la UOC |
| OAI Identifier: | oai:openaccess.uoc.edu:10609/145666 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10609/145666 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | análisis de datos predicciones medio ambiente data analysis predictions environment anàlisi de dades prediccions medi ambient Data mining -- TFM Mineria de dades -- TFM Minería de datos -- TFM |
| Sumario: | El agua es un recurso valioso, tanto es así que las aves dedican parte de sus labores a criar a sus crías en las lagunas de nuestro medio ambiente, humedales u otras áreas. La laguna de Fuente de Piedra de Antequera, que alberga la mayor colonia de flamencos comunes, es la mayor de la Península Ibérica y la segunda en importancia de Europa. Uno de los principales desafíos es poder predecir el nivel de agua que puede tener, a partir de un cierto nivel podremos observar si habrá anidamiento de estos flamencos. Además disponemos de datasets con información de los pozos de la cuenca, que podremos analizar. Para ello se han posicionado distintos dispositivos de medida, una estación meteorológica y otras tomas manuales. La metodología que se utiliza es ágil, donde se creará un prototipo que se irá mejorando. A partir de modelos de aprendizaje automático se predice el nivel del agua como variable continua, aplicando técnicas de regresión. Obteniendo como resultado un 60% de precisión con el algoritmo Random Forest Regressor. |
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