Uso de índices de vegetación del sensor Modis-Terra en la estimación de biomasa aérea de pajonales altoandinos

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Zootecnia. Departamento Académico de Producción Animal
Detalles Bibliográficos
Autor: Paredes Chocce, Miguel Enrique
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2018
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/3351
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/3351
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Pastizales
Ecosistema
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Mejora de pastizales
Datos
Biomasa
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Métodos estadísticos
Evaluación
Perú
Pajonales altoandinos
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spelling Ñaupari Vásquez, Javier Arturodf976210-cb16-47de-a11f-3e8b88ceea99Paredes Chocce, Miguel Enrique2018-06-05T19:44:27Z2018-06-05T19:44:27Z2018F01.P3743-T BAN UNALMhttps://hdl.handle.net/20.500.12996/3351Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Zootecnia. Departamento Académico de Producción AnimalSe condujo un estudio en pajonales alto-andinos de la sierra central del Perú para evaluar la relación entre la biomasa aérea y los índices de vegetación (IV): índice de vegetación diferencial normalizada (NDVI) e índice de vegetación mejorado (EVI) del sensor MODIS-TERRA. Las evaluaciones se realizaron durante los meses de Abril y Mayo del 2016 en las comunidades de Canchayllo, San Pedro de Racco y Tomas. Se utilizó una grilla de 250 x 250 m (similar a un pixel de una imagen MODIS) y mapas de cobertura vegetal para discriminar pixeles de pajonal de otros tipos de coberturas. La biomasa disponible (Kg MS/a) se midió por el Método de Rendimientos Comparativos de Haydock y Shaw (1975) en cuadrantes de 0.25 m2 a lo largo de transectas al paso en cada pixel. Los IV se extrajeron de imágenes del producto MOD13Q1 de MODIS. Los resultados muestran que las relaciones entre las variables NDVI – Biomasa y EVI –Biomasa tuvieron coeficientes de determinación de 0.31 (n =46, p<0.01) y 0.22 (n=46, p<0.01) respectivamente. La variabilidad y la baja correlación encontrada se atribuyó a las diferencias propias de los pajonales de cada una de las tres zonas de evaluación; a lo heterogéneo de la vegetación contenida en un pixel de MODIS (6.25 Ha); al número de observaciones por pixel para el método utilizado para estimar la biomasa disponible; y a la nubosidad propia de la época en la que se adquirió la información. Se recomienda el uso de imágenes satelitales de sensores con una mayor resolución espacial o de otro tipo como imágenes tomadas por DRONES, realizar experimentos similares con otros índices de vegetación e incorporar variables que permitan modelar mejor el comportamiento de la vegetación.A study was conducted in high-Andean tussock grasslands of the central highlands of Peru to evaluate the relationship between above ground biomass and vegetation indices (VI): Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Enhanced Vegetation Index (EVI) of the MODIS-TERRA sensor. The evaluations were conducted between April and May 2016 in the communities of Canchayllo, San Pedro de Racco and Tomas. A grid of 250 x 250 m (similar to a pixel of a MODIS image) and vegetation coverage maps were used to discriminate pixels of tussock grasslands from other types of coverage. Above ground biomass (Kg DM / ha) was measured using the Comparative Yield Method of Haydock and Shaw (1975) in quadrants of 0.25 m2 along a step transects in each pixel. VIs were extracted of images of the product MOD13Q1 of MODIS. Results show that the relationship between the NDVI - Biomass and EVI - Biomass had coefficients of determination of 0.31 (n = 46, p <0.01) and 0.22 (n = 46, p <0.01) respectively. The variability and low correlation found were attributed to the differences of the tussock grasslands of each of the three evaluation zones; the heterogeneous vegetation contained in a MODIS pixel (6.25 Ha); the number of observations per pixel for the method used to estimate the available biomass; and the cloudiness of the time in which the information was acquired. It is recommended using satellite images of sensors with a higher spatial resolution or other types, such as images taken by DRONES, performing similar experiments with other vegetation indices, and incorporating variables that allow better modeling of vegetation behavior.Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La Molinainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional Agraria La MolinaRepositorio institucional - UNALMreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMPastizalesEcosistemaSensoresSatélitesMejora de pastizalesDatosBiomasaÍndice de vegetaciónMétodos estadísticosEvaluaciónPerúPajonales altoandinosSensor Modis-Terrahttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.02.02Uso de índices de vegetación del sensor Modis-Terra en la estimación de biomasa aérea de pajonales altoandinosinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUProducción AnimalUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de ZootecniaIngeniero ZootecnistaTítulo ProfesionalTHUMBNAILparedes-chocce-miguel-enrique.pdf.jpgparedes-chocce-miguel-enrique.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3240https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/1f8fe35a-97c5-4444-befb-cfcf75c805b5/downloadf5d10cc1e4f99736a1851340996c8b6aMD55F01-P3743-T-resumen.pdf.jpgF01-P3743-T-resumen.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3493https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/16423903-ecd3-475a-90bb-77b48bf04e6b/downloadd59a595b1d6421d3697fc252020a5a64MD57LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/d946f27d-9c05-467f-bb07-68cb4c761ab9/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD52TEXTparedes-chocce-miguel-enrique.pdf.txtparedes-chocce-miguel-enrique.pdf.txtExtracted texttext/plain137819https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/1bdb9f0c-e522-4c79-909b-ea8b0931bb5a/downloada80ad8e9e676b721d5be5d5232cb7e18MD53F01-P3743-T-resumen.pdf.txtF01-P3743-T-resumen.pdf.txtExtracted texttext/plain4284https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/58a4ec19-668f-40db-8c5e-2104a9b2da78/downloadc1fe85398e0188d289e7406b50fcf2e5MD56ORIGINALparedes-chocce-miguel-enrique.pdfparedes-chocce-miguel-enrique.pdfTexto completoapplication/pdf1101261https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/740bc1dd-9a5e-4f0a-a7ec-60dafc497e3d/download7eca9c5fa73ebb7ec11cc87d942cfb6eMD51F01-P3743-T-resumen.pdfF01-P3743-T-resumen.pdfResumenapplication/pdf304388https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/a95afd2b-137d-4e10-b41d-2a3eb20e0804/downloaddf348e4066688c1d91d6dfc5eee794a0MD5420.500.12996/3351oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/33512023-01-05 04:59:58.137https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.peTGljZW5jaWEgZGUgVXNvCiAKTGEgVW5pdmVyc2lkYWQgTmFjaW9uYWwgQWdyYXJpYSBMYSBNb2xpbmEgKFVOQUxNKSwgZGlmdW5kZSBtZWRpYW50ZSBzdSAKcmVwb3NpdG9yaW8gbG9zIHRyYWJham9zIGRlIGludmVzdGlnYWNpw7NuIHByb2R1Y2lkb3MgcG9yIGxvcyBtaWVtYnJvcyBkZSBsYSAKdW5pdmVyc2lkYWQuIEVsIGNvbnRlbmlkbyBkZSBsb3MgZG9jdW1lbnRvcyBkaWdpdGFsZXMgZXMgZGUgYWNjZXNvIGFiaWVydG8gCnBhcmEgdG9kYSBwZXJzb25hIGludGVyZXNhZGEuCgpTZSBhY2VwdGEgbGEgZGlmdXNpw7NuIHDDumJsaWNhIGRlIGxhIG9icmEsIHN1IGNvcGlhIHkgZGlzdHJpYnVjacOzbi4gUGFyYSBlc3RvIAplcyBuZWNlc2FyaW8gcXVlIHNlIGN1bXBsYSBjb24gbGFzIHNpZ3VpZW50ZXMgY29uZGljaW9uZXM6CgpFbCBuZWNlc2FyaW8gcmVjb25vY2ltaWVudG8gZGUgbGEgYXV0b3LDrWEgZGUgbGEgb2JyYSwgaWRlbnRpZmljYW5kbyBvcG9ydHVuYSB5CmNvcnJlY3RhbWVudGUgYSBsYSBwZXJzb25hIHF1ZSBwb3NlYSBsb3MgZGVyZWNob3MgZGUgYXV0b3IuCgpObyBlc3TDoSBwZXJtaXRpZG8gZWwgdXNvIGluZGViaWRvIGRlbCB0cmFiYWpvIGRlIGludmVzdGlnYWNpw7NuIGNvbiBmaW5lcyBkZSAKbHVjcm8gbyBjdWFscXVpZXIgdGlwbyBkZSBhY3RpdmlkYWQgcXVlIHByb2R1emNhIGdhbmFuY2lhcyBhIGxhcyBwZXJzb25hcyBxdWUgCmxvIGRpZnVuZGVuIHNpbiBlbCBjb25zZW50aW1pZW50byBkZWwgYXV0b3IgKGF1dG9yIGxlZ2FsKS4KCkxvcyB0cmFiYWpvcyBxdWUgc2UgcHJvZHV6Y2FuLCBhIHBhcnRpciBkZSBsYSBvYnJhLCBkZWJlbiBwb3NlZXIgbGEgY2l0YWNpw7NuIApwZXJ0aW5lbnRlIHRhbCBjb21vIGxvIGluZGljYW4gbGFzIE5vcm1hcyBUw6ljbmljYXMgZGVsIElJQ0EgeSBDQVRJRSBkZSAKUmVkYWNjacOzbiBkZSBSZWZlcmVuY2lhcyBCaWJsaW9ncsOhZmljYXMuIENhc28gY29udHJhcmlvLCBzZSBpbmN1cnJpcsOhIGVuIGxhIApmaWd1cmEganVyw61kaWNhIGRlbCBwbGFnaW8uCgpMb3MgZGVyZWNob3MgbW9yYWxlcyBkZWwgYXV0b3Igbm8gc29uIGFmZWN0YWRvcyBwb3IgbGEgcHJlc2VudGUgbGljZW5jaWEgZGUgdXNvLgoKRGVyZWNob3MgZGUgYXV0b3IKCkxhIFVOQUxNIG5vIHBvc2VlIGxvcyBkZXJlY2hvcyBkZSBwcm9waWVkYWQgaW50ZWxlY3R1YWwuIExvcyBkZXJlY2hvcyBkZSBhdXRvciAKc2UgZW5jdWVudHJhbiBwcm90ZWdpZG9zIHBvciBsYSBsZWdpc2xhY2nDs24gcGVydWFuYTogTGV5IHNvYnJlIGVsIERlcmVjaG8gZGUgCkF1dG9yIHByb211bGdhZG8gZW4gMTk5NiAoRC5MLiBOwrA4MjIpLCBMZXkgcXVlIG1vZGlmaWNhIGxvcyBhcnTDrWN1bG9zIDE4OMKwIHkgCjE4OcKwIGRlbCBkZWNyZXRvIGxlZ2lzbGF0aXZvIE7CsDgyMiwgTGV5IHNvYnJlIGRlcmVjaG9zIGRlIGF1dG9yIHByb211bGdhZG8gZW4gCjIwMDUgKExleSBOwrAyODUxNyksIERlY3JldG8gTGVnaXNsYXRpdm8gcXVlIGFwcnVlYmEgbGEgbW9kaWZpY2FjacOzbiBkZWwgCkRlY3JldG8gTGVnaXNsYXRpdm8gTsKwODIyLCBMZXkgc29icmUgZWwgRGVyZWNobyBkZSBBdXRvciBwcm9tdWxnYWRvIGVuIDIwMDggCihELkwuIE7CsDEwNzYpLgoKT2JzZXJ2YWNpb25lczoKCkluc2NyaWJpcnNlIGVuIENyZWF0aXZlIENvbW1vbnMgQkFOCiAK
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