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david fonseca

DAVID ALEXANDER FONSECA LUENGO

DEPARTAMENTO DE CIENCIAS AMBIENTALES

Título: Ingeniero Civil Agrícola, 2010. Universidad de Concepción-Chile.
Grado: Doctor en Ingeniería Agrícola con mención en Recursos Hídricos en la Agricultura, Universidad de Concepción,  2015, Chile
Correo electrónico: dfonseca@uct.cl
Teléfono: +56 – 9–  72193250
Oficina: Oficina 435 Edificio CT, Campus san Juan Pablo II.
Facultad: Recursos Naturales
Líneas de investigación: Ingeniería ambiental, Sensores remotos.

Soy Ingeniero Civil Agrícola, un profesional que tiene un perfil orientado al uso de las ciencias de la ingeniería y de tecnologías en pos de comprender, evaluar y optimizar los procesos productivos en el campo agropecuario. Mi doctorado se enfocó principalmente en la profundización de de tópicos relacionados con la demanda de agua por la agricultura y su estimación mediante Teledetección, en este sentido, posteriormente mi experiencia en participación en proyecto Fondef se enmarcó en trabajos de desarrollo e implementación de modelos de estimación de demanda hídrica mediante imágenes satelitales, análisis espacial de datos, machine learning, etc.

Fuí parte del laboratorio ITECMA2 de la UdeC, del CITRA de la UTalca, y he apoyado en proyectos internacionales con la Universidad Politécnica de Madrid.

En docencia, me he desarrollado en los últimos 3 años en la UCT en ramos relacionados con Teledetección y el recurso hídrico principalmente.

2019. Esse, C., Santander-Massa, R., Encina-Montoya, F., De los R´ıos, P., Fonseca, D., & Saavedra, P. Multicriteria spatial analysis applied to identifying ecosystem services in mixed-use river catchment areas in south central Chile.  Forest Ecosystems.

2018. Fuentes-Peñailillo, F.; Ortega-Farías, S.; Acevedo-Opazo, C.; Fonseca-Luengo, D. Implementation of a Two-Source Model for Estimating the Spatial Variability of Olive Evapotranspiration Using Satellite Images and Ground-Based Climate Data. Water, 10, 339.

2018. Fonseca-Luengo D., Lillo-Saavedra M., Lagos L.O., García-Pedrero A., Gonzalo-Martín C. Use of Machine Learning to Improve the Robustness of Spatial Estimation of Evapotranspiration. In: Mendoza M., Velastín S. (eds) Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications. CIARP 2017. Lecture Notes in Computer Science, vol 10657. Springer, Cham.

2017. Daniel de la Fuente-Sáiz, Samuel Ortega-Farías, David Fonseca Luengo, Samuel Ortega-Salazar, Ayse Kilic and Richard Allen. Calibration of METRIC Model to Estimate Energy Balance over a Drip-Irrigated Apple Orchard. Remote Sensing.  9(7), 670.

2017. Ortega-Farías, S., Fonseca, D., De La Fuente, D., Kilic, A., Ortega-Salazar, S., Allen, R., Carrasco-Benavides, M. Remote sensing model to evaluate the spatial variability of vineyard water requirements. Acta Horticulturae.

2016. Guillermo Federico Olmedo; Samuel Ortega-Farías; Daniel de la Fuente-Sáiz; David Fonseca-Luengo and Fernando Fuentes-Peñailillo. Water: Tools and Functions to estimate Actual Evapotranspiration using Land Surface Energy Balance Models in R. The R Journal, 8:2, pages  52-369.

2015. Garcia-Pedrero, A., Gonzalo-Martin, C., Fonseca- Luengo, D., & Lillo-Saavedra, M. A GEOBIA Methodology for Fragmented Agricultural Landscapes. Remote Sensing, 7(1), 767-787.

2015. Gonzalo-Martín, C., Lillo-Saavedra, M., Menasalvas, E., Fonseca-Luengo, D., García-Pedrero, A., & Costumero, R. Local optimal scale in a hierarchical segmentation method for satellite images. Journal of Intelligent Information Systems, 1-13.

2014. Fonseca-Luengo, D., García-Pedrero, A., Lillo-Saavedra, M., Costumero, R., Menasalvas, E., & Gonzalo-Martín, C. Optimal Scale in a Hierarchical Segmentation Method for Satellite Images. In Rough Sets and Intelligent Systems Paradigms (pp. 351-358). Springer International Publishing.

Improvements in Land cover maps using an hybrid model between machine learning and geostatistical approach. Proyecto Interno UCT. Pro-Fondecyt               2018.    (2019-2020). Investigador responsable / Director

Uso eficiente del agua en áreas verdes urbanas como estrategia para la adaptación al cambio climático. Proyecto Interno UCT. Concurso interno 2019 Línea Regular           2019. 2020-2021. Co-Invetigador

Programa de investigación en modelación de procesos hidrológicos e hidrometeorologicos en las subcuencas montañosas del río Trancura. Una aproximación a la resiliencia y gobernanza adaptativa ante eventos de inundación.   Proyecto Interno UCT. Concurso interno  a la línea Programas de Investigación               2019. ( 2020-2021). Co-Investigador