Clasificación de bosque utilizando imágenes de satélite Landsat, con criterio fisiográfico, en la provincia de Maynas, departamento de Loreto - Perú.

Descripción del Articulo

El estudio sobre la clasificación de bosques utilizando imágenes de satélite Landsat, con criterio fisiográfico, se realizó en la provincia de Maynas, Departamento de Loreto. Los objetivos fueron Identificar, determinar, cuantificar y caracterizar los tipos de bosque del área de estudio. La informac...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Román Ruíz, Tatiana Milusca
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2013
Institución:Universidad Nacional De La Amazonía Peruana
Repositorio:UNAPIquitos-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unapiquitos.edu.pe:20.500.12737/2483
Enlace del recurso:http://repositorio.unapiquitos.edu.pe/handle/20.500.12737/2483
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Bosques
Clasificaciones
Usos
Imagen de satélite
Fisiografía
id UNAP_41e5813ae60479697ba11446c2a0ad4f
oai_identifier_str oai:repositorio.unapiquitos.edu.pe:20.500.12737/2483
network_acronym_str UNAP
network_name_str UNAPIquitos-Institucional
repository_id_str 4362
spelling Ríos Zumaeta, RicherRomán Ruíz, Tatiana Milusca2016-09-23T20:18:22Z2016-09-23T20:18:22Z2013http://repositorio.unapiquitos.edu.pe/handle/20.500.12737/2483El estudio sobre la clasificación de bosques utilizando imágenes de satélite Landsat, con criterio fisiográfico, se realizó en la provincia de Maynas, Departamento de Loreto. Los objetivos fueron Identificar, determinar, cuantificar y caracterizar los tipos de bosque del área de estudio. La información fue analizada a través de la interpretación visual de imágenes de satélite Landsat teniendo en cuenta el criterio fisiográfico y patrones de forma, textura, tamaños y topológicos entre objetos. Utilizando las combinaciones de bandas RGB 5-4-3 y 4-5-3, a una escala de interpretación de 1/100 000. Se identificaron 09 tipos de bosque (Bosque húmedo de llanuras meándricas, bosque húmedo de terrazas bajas inundables, bosque húmedo de terrazas medias, bosque húmedo de terrazas altas, bosque húmedo de colinas bajas ligera a moderadamente disectada, bosque húmedo de colinas bajas fuertemente disectada, una de palmeras (Aguajal), una de pantano herbáceo/arbustivo, una de varilla!) y áreas deforestadas. Los tipos de bosque que presentan mayor superficie en el área de trabajo son: Bosque húmedo de terrazas altas con 5 627 916 ha (43,85%), bosque húmedo de colinas bajas fuertemente disectada con 2 735 568 ha (21,32%), bosque húmedo de colinas bajas ligera a moderadamente disectada con 1 255 815 ha (9,79%). Mientras que los tipos de bosque que menor superficie presentan son: Varilla! son 8 423 ha (0,07 %) y Pantano de herbáceol/arbustivo con 62 319 ha (0,49%). Se incluye también en el mapa de tipos de bosque otras áreas, como son las áreas deforestadas que ocupan una superficie de 262 456 ha (2,05%) del área total del estudio.Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional de la Amazonia Peruanainfo:eu-repo/semantics/openAccessUniversidad Nacional de la Amazonia PeruanaRepositorio Institucional - UNAPreponame:UNAPIquitos-Institucionalinstname:Universidad Nacional De La Amazonía Peruanainstacron:UNAPIquitosBosquesClasificacionesUsosImagen de satéliteFisiografíaClasificación de bosque utilizando imágenes de satélite Landsat, con criterio fisiográfico, en la provincia de Maynas, departamento de Loreto - Perú.info:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUIngeniería en Ecología de Bosques TropicalesUniversidad Nacional de la Amazonía Peruana. Facultad de Ciencias ForestalesTitulo ProfesionalIngeniero en Ecologia de Bosques TropicalesRegularTHUMBNAILClasificación de bosque utilizando imágenes de satélite Landsat.pdf.jpgClasificación de bosque utilizando imágenes de satélite Landsat.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5181https://repositorio.unapiquitos.edu.pe/bitstreams/161fc5ab-e898-4fe0-bfd6-b6e491fe95ae/downloadf1ad154944fc334c7f423a26bcbd8486MD527falseAnonymousREADORIGINALClasificación de bosque utilizando imágenes de satélite Landsat.pdfapplication/pdf5257774https://repositorio.unapiquitos.edu.pe/bitstreams/683cb871-28d5-47e8-aecc-fe72a5da2e0b/downloadb116d695a0012aae53ae76ea1b7f99dcMD51trueAnonymousREADTEXTClasificación de bosque utilizando imágenes de satélite Landsat.pdf.txtClasificación de bosque utilizando imágenes de satélite Landsat.pdf.txtExtracted texttext/plain102186https://repositorio.unapiquitos.edu.pe/bitstreams/336bc613-97f7-4595-99f1-ed70005df7e4/download2750bd19f10b959924347df0436d55abMD526falseAnonymousREAD20.500.12737/2483oai:repositorio.unapiquitos.edu.pe:20.500.12737/24832025-09-27T17:15:38.260372Zopen.accesshttps://repositorio.unapiquitos.edu.peRepositorio Digital UNAPrepositorio.institucional@unapiquitos.edu.pe
dc.title.es_PE.fl_str_mv Clasificación de bosque utilizando imágenes de satélite Landsat, con criterio fisiográfico, en la provincia de Maynas, departamento de Loreto - Perú.
title Clasificación de bosque utilizando imágenes de satélite Landsat, con criterio fisiográfico, en la provincia de Maynas, departamento de Loreto - Perú.
spellingShingle Clasificación de bosque utilizando imágenes de satélite Landsat, con criterio fisiográfico, en la provincia de Maynas, departamento de Loreto - Perú.
Román Ruíz, Tatiana Milusca
Bosques
Clasificaciones
Usos
Imagen de satélite
Fisiografía
title_short Clasificación de bosque utilizando imágenes de satélite Landsat, con criterio fisiográfico, en la provincia de Maynas, departamento de Loreto - Perú.
title_full Clasificación de bosque utilizando imágenes de satélite Landsat, con criterio fisiográfico, en la provincia de Maynas, departamento de Loreto - Perú.
title_fullStr Clasificación de bosque utilizando imágenes de satélite Landsat, con criterio fisiográfico, en la provincia de Maynas, departamento de Loreto - Perú.
title_full_unstemmed Clasificación de bosque utilizando imágenes de satélite Landsat, con criterio fisiográfico, en la provincia de Maynas, departamento de Loreto - Perú.
title_sort Clasificación de bosque utilizando imágenes de satélite Landsat, con criterio fisiográfico, en la provincia de Maynas, departamento de Loreto - Perú.
author Román Ruíz, Tatiana Milusca
author_facet Román Ruíz, Tatiana Milusca
author_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Ríos Zumaeta, Richer
dc.contributor.author.fl_str_mv Román Ruíz, Tatiana Milusca
dc.subject.es_PE.fl_str_mv Bosques
Clasificaciones
Usos
Imagen de satélite
Fisiografía
topic Bosques
Clasificaciones
Usos
Imagen de satélite
Fisiografía
description El estudio sobre la clasificación de bosques utilizando imágenes de satélite Landsat, con criterio fisiográfico, se realizó en la provincia de Maynas, Departamento de Loreto. Los objetivos fueron Identificar, determinar, cuantificar y caracterizar los tipos de bosque del área de estudio. La información fue analizada a través de la interpretación visual de imágenes de satélite Landsat teniendo en cuenta el criterio fisiográfico y patrones de forma, textura, tamaños y topológicos entre objetos. Utilizando las combinaciones de bandas RGB 5-4-3 y 4-5-3, a una escala de interpretación de 1/100 000. Se identificaron 09 tipos de bosque (Bosque húmedo de llanuras meándricas, bosque húmedo de terrazas bajas inundables, bosque húmedo de terrazas medias, bosque húmedo de terrazas altas, bosque húmedo de colinas bajas ligera a moderadamente disectada, bosque húmedo de colinas bajas fuertemente disectada, una de palmeras (Aguajal), una de pantano herbáceo/arbustivo, una de varilla!) y áreas deforestadas. Los tipos de bosque que presentan mayor superficie en el área de trabajo son: Bosque húmedo de terrazas altas con 5 627 916 ha (43,85%), bosque húmedo de colinas bajas fuertemente disectada con 2 735 568 ha (21,32%), bosque húmedo de colinas bajas ligera a moderadamente disectada con 1 255 815 ha (9,79%). Mientras que los tipos de bosque que menor superficie presentan son: Varilla! son 8 423 ha (0,07 %) y Pantano de herbáceol/arbustivo con 62 319 ha (0,49%). Se incluye también en el mapa de tipos de bosque otras áreas, como son las áreas deforestadas que ocupan una superficie de 262 456 ha (2,05%) del área total del estudio.
publishDate 2013
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2016-09-23T20:18:22Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2016-09-23T20:18:22Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2013
dc.type.en_US.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
dc.identifier.uri.es_PE.fl_str_mv http://repositorio.unapiquitos.edu.pe/handle/20.500.12737/2483
url http://repositorio.unapiquitos.edu.pe/handle/20.500.12737/2483
dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.en_US.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.en_US.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_PE.fl_str_mv Universidad Nacional de la Amazonia Peruana
dc.source.es_PE.fl_str_mv Universidad Nacional de la Amazonia Peruana
Repositorio Institucional - UNAP
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UNAPIquitos-Institucional
instname:Universidad Nacional De La Amazonía Peruana
instacron:UNAPIquitos
instname_str Universidad Nacional De La Amazonía Peruana
instacron_str UNAPIquitos
institution UNAPIquitos
reponame_str UNAPIquitos-Institucional
collection UNAPIquitos-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.unapiquitos.edu.pe/bitstreams/161fc5ab-e898-4fe0-bfd6-b6e491fe95ae/download
https://repositorio.unapiquitos.edu.pe/bitstreams/683cb871-28d5-47e8-aecc-fe72a5da2e0b/download
https://repositorio.unapiquitos.edu.pe/bitstreams/336bc613-97f7-4595-99f1-ed70005df7e4/download
bitstream.checksum.fl_str_mv f1ad154944fc334c7f423a26bcbd8486
b116d695a0012aae53ae76ea1b7f99dc
2750bd19f10b959924347df0436d55ab
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Digital UNAP
repository.mail.fl_str_mv repositorio.institucional@unapiquitos.edu.pe
_version_ 1846612734692556800
score 13.425424
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).