SPATIAL DISTRIBUTION OF PALM SWAMP THROUGH SUPERVISED CLASSIFICATION OF SATELLITE IMAGES OF UCAYALI REGION, PERU
Descripción del Articulo
Palm swamps are ecosystems with a predominant presence of the palm Mauritia flexuosa, which provides important socio-economic and environmental benefits to the inhabitants of the Peruvian Amazon. The objective of this study is to determine the extent of palm swamp forest in the Ucayali region, Peru,...
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2020 |
| Institución: | Instituto de investigaciones de la Amazonía Peruana |
| Repositorio: | Folia Amazónica |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/489 |
| Enlace del recurso: | https://revistas.iiap.gob.pe/index.php/foliaamazonica/article/view/489 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Mauritia flexuosa Amazonía análisis de imágenes procesamiento de imágenes Amazonia image analysis image processing |
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SPATIAL DISTRIBUTION OF PALM SWAMP THROUGH SUPERVISED CLASSIFICATION OF SATELLITE IMAGES OF UCAYALI REGION, PERUDISTRIBUCIÓN ESPACIAL DE AGUAJALES MEDIANTE CLASIFICACIÓN SUPERVISADA DE IMÁGENES DE SATÉLITE DE LA REGIÓN UCAYALI, PERÚREVILLA CHAVEZ, JorgeLLUNCOR MONTALVAN, DavidGARCÍA SORIA, DiegoROJAS MEGO, KrystelABANTO RODRIGUEZ, CarlosGUERRA AREVALO, WilsonMEJÍA CARHUANCA, KemberDEL CASTILLO TORRES, DennisMauritia flexuosaAmazoníaanálisis de imágenesprocesamiento de imágenesMauritia flexuosaAmazoniaimage analysisimage processingPalm swamps are ecosystems with a predominant presence of the palm Mauritia flexuosa, which provides important socio-economic and environmental benefits to the inhabitants of the Peruvian Amazon. The objective of this study is to determine the extent of palm swamp forest in the Ucayali region, Peru, through the supervised classification method of satellite images generated by the LANDSAT 8 Earth Observation satellite through the OLI-TIRS sensor, corresponding to Ucayali region in 2017. We visually interpreted the combination of bands 5 (Near Infrared (NIR), with wavelengths of 0.85 - 0.88 μm), 6 (Short Wave Infrared 1 (SWIR 1), with wavelengths of 1.57 - 1.65 μm) and 2 (Blue, with wavelengths of 0.45 - 0.51 μm) to obtain the map of palm swamp forest with an interpretation scale of 1:100 000 and a minimum mapping area of 5.00 ha. We determined a coverage of 65 120.04 ha of palm swamp forest in the Ucayali region. Identifying the location and net area of palm swamp forests in the Ucayali region will allow further understanding of their potential benefits, management and utilization of fruits, environmental services and also information for better management in the context of climate change.Los aguajales, son ecosistemas con presencia predominante de aguaje Mauritia flexuosa, aportan importantes beneficios socioeconómicos y ambientales a los pobladores de la Amazonía peruana. Este estudio tiene como objetivo determinar la extensión de aguajales en la región Ucayali, Perú, mediante el método de clasificación supervisada de imágenes de satélite generadas por el satélite de Observación Terrestre LANDSAT 8 a través del sensor OLI-TIRS, correspondiente a la región Ucayali en el año 2017. La extensión de aguajales se ha determinado también mediante la interpretación visual en la combinación de bandas 5 (Infrarrojo Cercano (NIR), con longitud de onda de 0,85 - 0,88 μm), 6 (Infrarrojo de Onda Corta 1 (SWIR 1), con longitud de onda de 1,57 - 1,65 μm) y 2 (Azul, con longitud de onda de 0,45 - 0,51 μm), para la obtención del mapa de aguajales con escala de interpretación de 1:100 000 y con un área mínima de mapeo de 5,00 ha. con lo que determinamos una extensión de 65 120,04 ha de aguajales en la región Ucayali. La identificación de la ubicación y superficie neta de los bosques de aguajales en la región Ucayali permitirá desarrollar estudios futuros sobre sus beneficios potenciales, el manejo y aprovechamiento de los frutos y los servicios ambientales, así como contar con información para una mejor gobernanza en un contexto de cambio climático.Instituto de Investigaciones de la Amazonia Peruana2020-09-15info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArticlesArtículosapplication/pdfhttps://revistas.iiap.gob.pe/index.php/foliaamazonica/article/view/48910.24841/fa.v28i2.489Folia Amazonica; Vol. 28 No. 2 (2019); 161-175Folia Amazónica; Vol. 28 Núm. 2 (2019); 161-175Folia Amazónica; v. 28 n. 2 (2019); 161-1752410-11841018-567410.24841/fa.v28i2reponame:Folia Amazónicainstname:Instituto de investigaciones de la Amazonía Peruanainstacron:IIAPspahttps://revistas.iiap.gob.pe/index.php/foliaamazonica/article/view/489/546Derechos de autor 2020 Jorge REVILLA CHAVEZ, David LLUNCOR MONTALVAN, Diego GARCÍA SORIA, Krystel ROJAS MEGO, Carlos ABANTO RODRIGUEZ, Wilson GUERRA AREVALO, Kember MEJÍA CARHUANCA, Dennis DEL CASTILLO TORRESinfo:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs.pkp.sfu.ca:article/4892021-07-13T05:29:31Z |
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Palm swamps are ecosystems with a predominant presence of the palm Mauritia flexuosa, which provides important socio-economic and environmental benefits to the inhabitants of the Peruvian Amazon. The objective of this study is to determine the extent of palm swamp forest in the Ucayali region, Peru, through the supervised classification method of satellite images generated by the LANDSAT 8 Earth Observation satellite through the OLI-TIRS sensor, corresponding to Ucayali region in 2017. We visually interpreted the combination of bands 5 (Near Infrared (NIR), with wavelengths of 0.85 - 0.88 μm), 6 (Short Wave Infrared 1 (SWIR 1), with wavelengths of 1.57 - 1.65 μm) and 2 (Blue, with wavelengths of 0.45 - 0.51 μm) to obtain the map of palm swamp forest with an interpretation scale of 1:100 000 and a minimum mapping area of 5.00 ha. We determined a coverage of 65 120.04 ha of palm swamp forest in the Ucayali region. Identifying the location and net area of palm swamp forests in the Ucayali region will allow further understanding of their potential benefits, management and utilization of fruits, environmental services and also information for better management in the context of climate change. |
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