Caracterización del uso y cobertura del suelo mediante la aplicación de percepción remota y sistemas de información geográfica, en la región de Paragominas-Pará-Brasil.

Descripción del Articulo

El estudio caracterizó el uso y cobertura del suelo de un área aproximada de 367881,75 ha del Municipio de Paragominas, estado de Pará, Brasil, aplicando la percepción remota y sistemas de información geográfica. El modelo de mezcla se determinó a través de las bandas 3,4, y 5 del Landsat-5fTM y la...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Céspedes Reátegui, Jean Carlo
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2012
Institución:Universidad Nacional De La Amazonía Peruana
Repositorio:UNAPIquitos-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unapiquitos.edu.pe:20.500.12737/2291
Enlace del recurso:http://repositorio.unapiquitos.edu.pe/handle/20.500.12737/2291
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Cobertura de suelos
Usos
Sistemas de información
Descripción
Sumario:El estudio caracterizó el uso y cobertura del suelo de un área aproximada de 367881,75 ha del Municipio de Paragominas, estado de Pará, Brasil, aplicando la percepción remota y sistemas de información geográfica. El modelo de mezcla se determinó a través de las bandas 3,4, y 5 del Landsat-5fTM y la segmentación se calcularon por el método de crecimiento de regiones. El proceso de clasificación supervisada se efectuó a partir del algoritmo Battacharya y la evaluación de la exactitud de la clasificación se hizo por medio de la matriz de error calculándose el índice Kappa y la exactitud global. Se encontraron diez unidades de uso y cobertura del suelo. La utilización de las imágenes fracciones a partir del modelo lineal de mezcla espectral muestran eficiencia para la discriminación de tipos de cobertura de la tierra. La aplicación de segmentación de las imágenes fracciones (suelo y sombra) fue eficiente para obtener la separabilidad de las clases. Mediante la aplicación del algoritmo Battacharya es posible caracterizar el uso y cobertura del suelo a nivel general. La matriz de error del análisis Kappa reporta valores superiores a O, 7 en las clasificaciones supervisadas con test de aceptación del 99,9% y la cuantificación de la matriz de error de emisión y omisión son importantes para determinar el mapeado que representa la verificación de campo.
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