A solution is not merely a set of functions of time, or a set of numbers, but a rule telling the decisionmaker what to do; a policy Richard R. Bellman, researcher and father of the Dynamic Programming technique Wine? Thanks to the aqueducts built, we have secured that no roman will be thirsty Caesar Augustus, roman emperor. VII ACKNOWLEDGEMENTS A researcher cannot successfully confront the requirements of a PhD alone. Nothing of this would have ever been possible without the help received by all the people and funding institutions appearing here. For that, I want to address all of them using different languages, in accordance with the one mostly employed in our day-today conversations. En primer lugar, debo agradecer a mi director, Manuel Pulido Velázquez, la guía, apoyo y confianza que me ha prestado a lo largo de todo el proceso de realización de la tesis, así como todas las lecciones y el ejemplo que de él he recibido todos estos años. También por pagar en parte los gastos de mi estancia en Québec.
Resumen: Las políticas de control del uso agrícola de aguas subterráneas mediante la inspección de contadores se han demostrado caras y poco eficientes, mientras que en algunos estudios se ha obtenido resultados prometedores mediante la teledetección. El rápido progreso de las tecnologías de teledetección ha hecho posible su aplicación para la identificación de áreas regadas, y los nuevos sensores y técnicas de inteligencia artificial abren nuevas oportunidades a mejorar su eficacia y precisión. Nuestro trabajo propone una metodología de bajo coste y eficiente para detectar viña en riego a escala de parcela con el fin de mejorar la gestión colectiva de aguas subterráneas. A partir de información oficial se ha distinguido la superficie regada con técnicas de análisis de aprendizaje automático, empleando variables que condicionan el estado hídrico de la planta para la temporada de riego 2019. La metodología calcula la humedad del suelo con el método OPTRAM (OPtical TRApezoid Model) de análisis multitemporal de imágenes procedentes de plataformas satelitales. Estos datos son integrados en un SIG junto a información climática, topográfica e información propia del cultivo. Finalmente, en base a inventarios de verdad-terreno se aplica un clasificador de aprendizaje automático para estimar la superficie regada con agua procedente del acuífero. Los resultados obtenidos presentan una precisión general del 94.7%. Su evaluación aporta un error medio cuadrático de 0.163 y R-cuadrado de 0.874. La alta precisión y los bajos niveles de error obtenidos permiten validar la metodología empleada, que presenta potencial de mejora mediante una mayor alimentación del proceso de aprendizaje automático, que se aplicará en breve a otros cultivos leñosos.
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