[ca] L'augment de la freqüència dels períodes de sequera reforça la importància d'avaluar la productivitat de l'aigua (WP) per al cultiu de l'ametller. Encara més quan es desconeix la transpiració (Tp) dels nous sistemes productius desenvolupats en els últims anys. En aquest context, la teledetecció i els models de balanç d'energia de dues fonts (TSEB) emergeixen com una alternativa prometedora per avaluar la WP a diferents escales. En aquest treball, es va avaluar la WP de quatre models productius d'ametller i en tres règims hídrics, durant dos anys consecutius. La Tp es va monitoritzar mitjançant sensors de flux de saba (Tp-SF) i amb el model TSEB estimat amb imatges d'alta resolució (Tp-TSEB). Es van validar els models TSEB-PT i TSEB-2T, juntament amb els models de transmitància de l'energia en el dosser vegetatiu C&N-H i C&N-R, per estimar la Tp-TSEB horària. Com a resultat, la combinació del TSEB-2T amb el model C&N-R va oferir les millors estimacions de Tp-TSEB horària. D'altra banda, es van avaluar quatre metodologies per estimar la Tp-TSEB a escala diària, on els mètodes EFsim i ETp van reduir la subestimació dels mètodes d'escalat Rs i ETo. Les estimacions de Tp-SF i Tp-TSEB van mostrar que el sistema de producció en palmeta va registrar una Tp més baixa amb una producció d'ametlla comparable als altres sistemes, la qual cosa va resultar en una WP més alta, tant en els dos anys monitoritzats com en analitzar les dades de producció recopilades al llarg de 12 anys. Finalment, amb dades recopilades de finques comercials d'ametllers a Espanya, imatges dels satèl·lits Sentinel-2 i Sentinel-3, i dades meteorològiques de reanàlisi, es van calibrar models d'aprenentatge automàtic per tal de predir la producció d'ametlles. El model desenvolupat es va aplicar per estimar les produccions a escala comarcal a la zona de Lleida (conca de l'Ebre), demostrant la seva escalabilitat i utilitat. El desenvolupament d'aquesta tesi doctoral mostra com la teledetecció és una eina valuosa per determinar tant la demanda hídrica (ETa i/o Tp) com la WP en cultius llenyosos.

[en] The increasing frequency of drought periods highlights the importance of assessing water productivity (WP) in the almond industry. This is especially relevant given the lack of knowledge about the transpiration (Tp) of new production systems developed in recent years. In this context, remote sensing and two-source energy balance models (TSEB) emerge as a promising alternative for evaluating WP at various scales. This study assessed WP in almond orchards under four production systems and three irrigation regimes over two consecutive years. Tp was monitored using sap flow sensors (Tp−SF) and the TSEB model with high-resolution imagery (Tp−TSEB). The TSEB−PT and TSEB−2T models were validated, along with canopy energy transmittance models C&N−H and C&N−R, to estimate hourly Tp−TSEB. As a result, the combination of TSEB−2T and C&N−R provided the best hourly Tp−TSEB estimates. Furthermore, four upscaling methodologies were evaluated to estimate daily Tp−TSEB, where the EFsim and ETp methods reduced the underestimation observed in the Rs and ETo upscaling methods. Tp−SF and Tp−TSEB estimates showed that the hedgerow production system recorded lower Tp with comparable almond yield to other systems, resulting in the highest WP both in the two years monitored and in the analysis of yield data collected over 12 years. Finally, using data collected from commercial almond orchards in Spain, Sentinel−2 and Sentinel−3 satellite imagery, and reanalysis meteorological data, machine learning models were calibrated to predict almond yield. The developed model was applied to estimate yields at the regional scale in the Ebro basin, demonstrating its scalability and utility. The development of this doctoral thesis underscores the value of remote sensing as a tool for determining both water demand (ETa and/or Tp) and WP in woody crops.