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IMP. LMP.230531  \nAutora  \nLucía Martínez Pérez  \nDirectores  \nIgnacio Meléndez Pastor e Ignacio Gómez Lucas  \nDepartamento de Agroquímica y Medio Ambiente  \nDeterminación de propiedades de suelos de Senegal mediante espectroscopia VNIR y machine learning  \nResumen  \nEl aumento de la población mundial, especialmente en países en vías de desarrollo como Senegal, genera enormes presiones sobre los recursos naturales. En este sentido, la estructura poblacional de su medio rural y las prácticas agrosilvopastoriles tradicionales, condicionan el manejo y estado de degradación de sus recursos edáficos, que además se ven seriamenteamenazados por la expansión del desierto del Sáhara.  \nEste trabajo emplea espectroscopía VNIR para la caracterización de diversos suelos agrícolas de Senegal, con la finalidad de evaluar su posible uso como una herramienta de relativo bajo coste, para el análisis in situ del estado de degradación de suelos agrícolas. Se construirá una librería espectral de los suelos muestreados de Senegal para posteriormente desarrollar modelos matemáticos y aplicar técnicas de machine learning que nos permitan predecir propiedades edáficas a partir de sus espectros de reflectancia. Los resultados obtenidos son un punto de inicio para continuar con futuras investigaciones en esta prometedora línea de trabajo.  \nPalabras clave: Senegal, degradación del suelo, espectroscopía VNIR, machine learning.  \nDetermination of soil properties in Senegal using VNIR spectroscopy and machine learning  \nAbstract  \nThe increase in world population, especially in developing countries like Senegal, puts enormous pressure on natural resources. In this sense, the population structure of its rural environment and traditional agrosilvopastoral practices condition the management and state of degradation of its edaphic resources, which are also seriously threatened by the expansion of the Sahara Desert.  \nThis work uses VNIR spectroscopy for the characterization of various agricultural soils in Senegal, in order to evaluate its possible use as a relatively low-cost tool for in situ analysis of the state of agricultural soil degradation. A spectral library of the sampled soils from Senegal will be built to later develop mathematical models and apply machine learning techniques that allow us to predict soil properties from their reflectance spectra. The results obtained area starting point to continue with future research in this promising line.  \nKeywords: Senegal, soil degradation, VNIR spectroscopy, machine learning  \nAgradecimientos  \nEn primer lugar, agradecer a Ignacio Gómez, Ignacio Meléndez. y José Navarro por haber confiado en mí para hacer este proyecto, a Ana P. por ayudarme y enseñarme tanto en las prácticas, a Eli por todos los momentos de risas en el laboratorio mientras tenía que esperara que la batería de la cámara se cargase y poder continuar, a Mario, Nicol y Bernat por los momentos en los que me quedaba en blanco en el laboratorio y me ayudaban a continuar.  \nA mi familia por haberme costeado los estudios (que ya he terminado y seguro estaréis felicespor ello), a todos mis compañeros de la universidad Marta, Vicky, Pablo, Vico, María y a todos los que he dejado en el tintero que pronto nos encontraremos en el mundo laboral y seguroque haremos lo posible para aportar nuestro grano de arena y mejorar todo lo que esté a nuestro alcance.  \nA mis amigos Cristina, Rose y Charquitos, por aquellos momentos de estrés en los que nos tomábamos algo en el bar. A mi cuñada Lili, que ha sido para mí una correctora de primera.  \nY por último a mi pareja por estar ahí siempre conmigo apoyándome a continuar en lo quemás me gusta: mi futura profesión.  \nÍndice  \n1. INTRODUCCIÓN ...........","cbCaioCqxqLBRw76","https://ap.wps.com/l/cbCaioCqxqLBRw76","pdf",3534039,46,"Spanish","# INTRODUCCIÓN\n## Problemática de degradación de suelos en Senegal y utilidad de la radiometría VNIR para su control\n# Antecedentes y objetivos\n# Material y métodos\n## Descripción del área de estudio\n## Muestreo y análisis de suelo\n## Repositorio fotográfico de las muestras de suelo\n## Radiometría proximal VNIR\n## Análisis estadísticos descriptivos\n## Estimación de propiedades edáficas mediante espectroscopia VNIR\n## Predicción de niveles de degradación del suelo mediante espectroscopia VNIR y técnicas de aprendizaje automático (machine learning)\n# Resultados\n## Análisis de las propiedades edáficas del área de estudio\n## Determinación de propiedades edáficas mediante espectroscopia VNIR\n## Aplicación conjunta de técnicas de machine learning y radiometría VNIR para evaluar el","[{\"question\":\"Qué problema aborda el trabajo sobre suelos en Senegal?\",\"answer\":\"Se centra en la degradación de los recursos edáficos en Senegal, influida por la estructura rural y prácticas agrosilvopastoriles, y agravada por la expansión del desierto del Sáhara.\"},{\"question\":\"Qué técnica se utiliza para caracterizar los suelos agrícolas?\",\"answer\":\"Se utiliza espectroscopia VNIR para obtener espectros de reflectancia que permiten caracterizar distintos suelos agrícolas muestreados en Senegal.\"},{\"question\":\"Cómo se relacionan los espectros con la predicción de propiedades del suelo?\",\"answer\":\"Primero se construye una librería espectral de las muestras; luego se desarrollan modelos matemáticos y técnicas de machine learning para predecir propiedades edáficas a partir de los espectros VNIR.\"},{\"question\":\"Qué utilidad busca el estudio para el análisis del estado de degradación del suelo?\",\"answer\":\"Evaluar una herramienta de relativo bajo coste para análisis in situ del estado de degradación del suelo agrícola mediante radiometría VNIR y aprendizaje automático.\"}]","Determinación de propiedades de suelos de Senegal mediante espectroscopia VNIR y machine learning | PDF",71]