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Aplicación de tecnologías de drones en el monitoreo y evaluación de recursos hídricos superficiales: una revisión sistemática del progreso, desafíos y oportunidades en el Sur Global

Autores: Sibanda, Mbulisi; Mutanga, Onisimo; Chimonyo, Vimbayi G. P.; Clulow, Alistair D.; Shoko, Cletah; Mazvimavi, Dominic; Dube, Timothy; Mabhaudhi, Tafadzwanashe

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Aplicación de tecnologías de drones en el monitoreo y evaluación de recursos hídricos superficiales: una revisión sistemática del progreso, desafíos y oportunidades en el Sur Global


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Robótica

Palabras clave

Información
Calidad del agua
Cantidad
UAVs
Mapeo
Modelado

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La información precisa y oportuna sobre la calidad y cantidad de agua superficial es crítica para diversas aplicaciones, incluida la agricultura de riego. Los datos de calidad y cantidad de agua en campo provenientes de sistemas de vehículos aéreos no tripulados (VANT) podrían ser útiles para cerrar las brechas de datos espaciales a través de la generación de información espacialmente explícita, de alta resolución y casi en tiempo real, necesaria para la contabilidad de recursos hídricos. Este estudio evaluó el progreso, las oportunidades y los desafíos en la cartografía y modelado de la calidad y cantidad de agua utilizando datos de VANT. Para lograr este objetivo de investigación, se adoptó una revisión sistemática. Los resultados muestran un progreso modesto en la utilidad de los VANT, especialmente en el sur global. Esto podría atribuirse, en parte, a los altos costos, la falta de habilidades relevantes y las regulaciones asociadas con la adquisición de drones y los costos operativos. El progreso se ve aún más complicado por la falta general de investigación centrada en la aplicación de VANT en el monitoreo y evaluación de recursos hídricos. Más importante aún, la falta de datos robustos y confiables sobre la cantidad y calidad del agua necesarios para parametrizar modelos sigue siendo un desafío. Sin embargo, existen oportunidades para avanzar en la investigación científica para la contabilidad de calidad y cantidad de agua mediante la integración de datos de VANT y aprendizaje automático.

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