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dc.contributorEscuela Superior y Tecnica de Ingenieros de Minases_ES
dc.contributor.advisorÁlvarez Taboada, María Flor 
dc.contributor.advisorArthus Bacovich, Rodrigo
dc.contributor.authorGrisales Sánchez, Isabel
dc.contributor.otherIngeniería Cartografica, Geodesica y Fotogrametriaes_ES
dc.date2022-09
dc.date.accessioned2023-05-26T08:44:51Z
dc.date.available2023-05-26T08:44:51Z
dc.identifier.citationGrisales Sánchez, I. (2022). Ajuste y automatización de un sistema de seguimiento de daños en plantaciones de clones de chopo (populus spp.), empleando sensores ecofisiológicos e Intenet de las Cosas (IoT). Aplicabilidad como sistema de alerta temprana. [Trabajo de fin de Máster, Universidad de León]es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10612/16633
dc.description.abstract[ES] El aumento significativo de plagas, enfermedades forestales y el impacto del cambio climático en las plantas, requieren del desarrollo de sistemas el seguimiento y detección temprana de los daños y efectos que provocan sobre las masas forestales, para minimizar su incidencia negativa sobre las mismas. La aplicación de la tecnología del internet de las cosas (IoT) junto con sensores ecofisiológicos son capaces de medir variables que se pueden emplear como indicadores de estrés biótico o abiótico, que permiten el seguimiento y monitoreo en tiempo casi real y de forma remota del estado sanitario de los árboles. Este trabajo ha tenido como objetivo el desarrollo un sistema de alerta temprana y seguimiento de daños, calibrado en plantaciones de clones de chopo (Populus spp.) basado en el IoT y sensores ecofisiológicos TreeTalkers (TT+), proporcionando un reporte final que contiene gráficas de las principales variables y un resumen de las alertas, para que su utilización sea operativa y permita la toma de decisiones por parte del gestor forestal. Para ello, se han desarrollado dos códigos con el lenguaje de programación en R, según el origen de los datos a emplear, que permiten la automatización del procesamiento de los datos registrados por los sensores y el reporte de alertas por valores anómalos. Estos códigos tienen la ventaja de que pueden ser aplicados a otros ecosistemas de sensores con otras especies y en otros lugares. Se ha realizado la calibración del sistema para choperas, empleando 6 sensores localizados en tres plantaciones de la provincia de León. Analizando los datos con una frecuencia de cada hora entre abril y agosto de 2022, se pudo establecer valores umbral para registrar las alertas de daños/estrés y de funcionamiento del propio sistema. Comparando los análisis de la densidad del flujo de savia medida por los sensores, con los crecimientos en diámetro medidos en campo semanalmente y con el estado sanitario determinado semanalmente de forma visual, ha permitido verificar la validez de esta variable como indicador de alerta temprana de daños en choperas. Además, se han incluido como indicadores de posibles daños los crecimientos radiales del fuste por debajo de un umbral y el ángulo de volcamiento del árbol mayor de 45°, como indicador de posibles daños mecánicos. Se prevé incluir en un futuro otros indicadores de alerta como la radiación recibida por el sensor (indicador de defoliación) o la humedad relativa del fustees_ES
dc.languagespaes_ES
dc.relationMáster Universitario en Geoinformática para la Gestión de Recursos Naturaleses_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectIngeniería forestales_ES
dc.subject.otherCalibración de sensoreses_ES
dc.subject.otherInternet de las Cosas (IoT)es_ES
dc.subject.otherTreeTalkeres_ES
dc.subject.otherAlerta tempranaes_ES
dc.subject.otherChopoes_ES
dc.subject.otherSanidad forestales_ES
dc.titleAjuste y automatización de un sistema de seguimiento de daños en plantaciones de clones de chopo (populus spp.), empleando sensores ecofisiológicos e Intenet de las Cosas (IoT). Aplicabilidad como sistema de alerta tempranaes_ES
dc.title.alternativeAdjustment and automation of a damage monitoring system in poplar clone (Populus spp.) plantations using ecophysiological sensors and the Internet of Things (IoT). Applicability as an early warning systemes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subject.unesco3106 Ciencia Forestales_ES


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