Clasificación supervisada, evaluación multicriterio y modelos de localización-asignación para instalaciones de destilación de aceite esencial de Cistus ladanifer
Cistus ladanifer L. (jara) es una especie arbustiva muy extendida en la región mediterránea y de gran interés para la industria cosmética, farmacológica y agroalimentaria. A pesar de su valor, este recurso se encuentra infrautilizado y presenta una gran variabilidad espacial y condiciones de extracc...
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| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universitat Politècnica de València
2024-07-01
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| Series: | Revista de Teledetección |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://polipapers.upv.es/index.php/raet/article/view/21700 |
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| author | Carlos Pérez-Izquierdo Fernando Pulido |
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| collection | DOAJ |
| description | Cistus ladanifer L. (jara) es una especie arbustiva muy extendida en la región mediterránea y de gran interés para la industria cosmética, farmacológica y agroalimentaria. A pesar de su valor, este recurso se encuentra infrautilizado y presenta una gran variabilidad espacial y condiciones de extracción heterogéneas. El objetivo de este estudio es desarrollar una metodología de localización de zonas óptimas para la instalación de plantas de destilación de aceites esenciales de C. ladanifer que permitan su extracción de la manera más eficiente y rentable posible. Se han empleado técnicas de teledetección basadas en clasificaciones supervisadas de píxeles y objetos para determinar la distribución y superficie de este recurso. La clasificación se llevó a cabo con imágenes Sentinel-2 de 2018, modelos digitales de elevaciones y los siguientes seis algoritmos de clasificación: mínima distancia, distancia de Mahalanobis, máxima probabilidad, Spectral Angle Mapper, máquinas de vector soporte y redes neuronales. El uso de herramientas SIG como el análisis de evaluación multicriterio y los modelos de localización-asignación nos permitieron obtener y conectar los puntos de oferta de mayor aptitud de recurso y los emplazamientos idóneos de demanda de las instalaciones. Los clasificadores Máxima Probabilidad, máquinas de vector soporte y redes neuronales lograron precisiones de clasificación superiores al 90 % en fiabilidad global y coeficiente Kappa. La superficie total de jaras potencialmente explotable obtenida en la clasificación fue de 20 889 ha, de las cuales 15 241 ha (72,96 %) eran viables para la recolección. La instalación de dos plantas de destilación mostraba una distribución de cobertura espacial eficaz de aprovechamiento de este recurso en el área de estudio. La metodología se considera una herramienta valiosa para determinar de forma eficiente y sostenible la ubicación óptima de plantas de destilación. |
| format | Article |
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| institution | Kabale University |
| issn | 1133-0953 1988-8740 |
| language | English |
| publishDate | 2024-07-01 |
| publisher | Universitat Politècnica de València |
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| series | Revista de Teledetección |
| spelling | doaj-art-1cd7673b6ef446858d3dcbe6d5dce2592025-02-02T23:42:04ZengUniversitat Politècnica de ValènciaRevista de Teledetección1133-09531988-87402024-07-0164153310.4995/raet.2024.2170020894Clasificación supervisada, evaluación multicriterio y modelos de localización-asignación para instalaciones de destilación de aceite esencial de Cistus ladaniferCarlos Pérez-IzquierdoFernando Pulidohttps://orcid.org/0000-0001-5620-1918Cistus ladanifer L. (jara) es una especie arbustiva muy extendida en la región mediterránea y de gran interés para la industria cosmética, farmacológica y agroalimentaria. A pesar de su valor, este recurso se encuentra infrautilizado y presenta una gran variabilidad espacial y condiciones de extracción heterogéneas. El objetivo de este estudio es desarrollar una metodología de localización de zonas óptimas para la instalación de plantas de destilación de aceites esenciales de C. ladanifer que permitan su extracción de la manera más eficiente y rentable posible. Se han empleado técnicas de teledetección basadas en clasificaciones supervisadas de píxeles y objetos para determinar la distribución y superficie de este recurso. La clasificación se llevó a cabo con imágenes Sentinel-2 de 2018, modelos digitales de elevaciones y los siguientes seis algoritmos de clasificación: mínima distancia, distancia de Mahalanobis, máxima probabilidad, Spectral Angle Mapper, máquinas de vector soporte y redes neuronales. El uso de herramientas SIG como el análisis de evaluación multicriterio y los modelos de localización-asignación nos permitieron obtener y conectar los puntos de oferta de mayor aptitud de recurso y los emplazamientos idóneos de demanda de las instalaciones. Los clasificadores Máxima Probabilidad, máquinas de vector soporte y redes neuronales lograron precisiones de clasificación superiores al 90 % en fiabilidad global y coeficiente Kappa. La superficie total de jaras potencialmente explotable obtenida en la clasificación fue de 20 889 ha, de las cuales 15 241 ha (72,96 %) eran viables para la recolección. La instalación de dos plantas de destilación mostraba una distribución de cobertura espacial eficaz de aprovechamiento de este recurso en el área de estudio. La metodología se considera una herramienta valiosa para determinar de forma eficiente y sostenible la ubicación óptima de plantas de destilación.https://polipapers.upv.es/index.php/raet/article/view/21700aceite esencialcistus ladaniferclasificación supervisadaevaluación multicriteriolocalización-asignación |
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