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
Oficina: Oficina 435 Edificio CT, Campus san Juan Pablo II.
Facultad: Recursos Naturales
Departamento: Ciencias Ambientales
Líneas de investigación: Ingeniería ambiental, Sensores remotos.
DAVID ALEXANDER FONSECA LUENGO
El Dr. Fonseca, se graduó y doctoró en la Universidad de Concepción, Chile. Su tesis doctoral (2015) se enfocó en la demanda de agua por la agricultura y su estimación mediante Teledetección. Paralelamente participó en proyectos Fondef enmarcados en el desarrollo e implementación de modelos de estimación de demanda hídrica mediante imágenes satelitales, análisis espacial y machine learning.
Fue parte del laboratorio ITECMA2 (Laboratorio de Investigación y Tecnologías para el manejo del agua en la agricultura) de la Universidad de Concepción; del CITRA (Centro de Investigación y Transferencia en Riego y Agroclimatología) de la Universidad de Talca, y ha apoyado proyectos internacionales con la Universidad Politécnica de Madrid.
El perfil de investigación se enmarca en el uso de la Teledetección en la agricultura y recursos naturales, y últimamente en la interacción de la Teledetección con técnicas de Ciencia Ciudadana. Actualmente dirige un proyecto Fondecyt de Iniciación profundizando en el uso de la Información Geográfica Voluntaria para mejorar mapas de clasificación, y además, desarrollando aplicaciones que puedan permitir el apoyo directo de la comunidad en la mejora de estos mapas.
El Dr. Fonseca ha desarrollado docencia desde el año 2017 en la UCT en los ramos relacionados con Teledetección, Sistemas Productivos y Recurso Hídrico.
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.
2020-2021. Uso eficiente del agua en áreas verdes urbanas como estrategia para la adaptación al cambio climático. Concurso interno Línea Regular 2019. Co-Investigador
2020-2021. Programa de investigación en modelación de procesos hidrológicos e hidrometeorologicos en las subcuencas montañosas del rio Trancura. Una aproximación a la resiliencia y gobernanza adaptativa ante eventos de inundación. Concurso interno a la línea Programas de Investigación 2019. Co-Investigador