Estimación del índice de sequía a partir de datos imágenes NDVI y LST del sensor MODIS y TRMM para las regiones de Lambayeque, Piura y Cajamarca – Perú, durante el periodo 2000 – 2013
Descripción del Articulo
Analiza los índices de sequía generados mediante las imágenes satelitales para el seguimiento de la distribución espacial y evolución temporal del índice de sequía sintetizado (ISS), definido como la primera componente principal del índice de condición de la vegetación (ICV), índice de condición de...
Autor: | |
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Formato: | tesis de maestría |
Fecha de Publicación: | 2017 |
Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
Repositorio: | UNMSM-Tesis |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/7235 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12672/7235 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
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Estimación del índice de sequía a partir de datos imágenes NDVI y LST del sensor MODIS y TRMM para las regiones de Lambayeque, Piura y Cajamarca – Perú, durante el periodo 2000 – 2013 Carbajal Dominguez, Gisell Indira Sequías - Perú Satélites artificiales Sensores remotos https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.04 |
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Analiza los índices de sequía generados mediante las imágenes satelitales para el seguimiento de la distribución espacial y evolución temporal del índice de sequía sintetizado (ISS), definido como la primera componente principal del índice de condición de la vegetación (ICV), índice de condición de la temperatura (ICT) e índice de condición de la precipitación (ICP). Es decir, el ISS integra tres productos; los dos primeros productos obtenidos del sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradimeter) a bordo del satélite Terra; como son el NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) y el LST (Land Surface Temperature) y el tercer producto la precipitación estimada por el sensor activo radar de precipitación (PR) a bordo del satélite TRMM 3B43 versión 7 (Tropical Rainfall Measuring Mission). El ISS sintetiza la información acerca del déficit de precipitación, estrés térmico del suelo y el estado de crecimiento de la vegetación en el proceso de sequía. Muestra los resultados de la distribución espacial y evolución temporal del ISS, ICV, ICT e ICP, para la zona árida, semiárida y subhúmeda seca, donde los valores menores a 0.4 corresponden a la sequía extrema, severa y moderada, y también muestra que los años 2004 y 2005 fueron años de sequía. Los índices ISS, ICV, ICT e ICP se evaluaron con el índice de precipitación estandarizada a una escala de 3 meses (IPE3) lo cual refleja adecuadamente la información de la sequía meteorológica para cada zona de aridez. En la zona árida corresponden el ISS y el ICV, en la zona semiárida corresponden el ISS y el ICT y en la zona subhúmeda seca corresponden el ISS y el ICT, donde el ISS tiene una moderada correlación de 0.66 en la zona semiárida y de 0.54 en la zona subhúmeda seca, para las regiones de Piura, Lambayeque y Cajamarca en el periodo marzo 2000 a diciembre 2013. |
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Es decir, el ISS integra tres productos; los dos primeros productos obtenidos del sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradimeter) a bordo del satélite Terra; como son el NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) y el LST (Land Surface Temperature) y el tercer producto la precipitación estimada por el sensor activo radar de precipitación (PR) a bordo del satélite TRMM 3B43 versión 7 (Tropical Rainfall Measuring Mission). El ISS sintetiza la información acerca del déficit de precipitación, estrés térmico del suelo y el estado de crecimiento de la vegetación en el proceso de sequía. Muestra los resultados de la distribución espacial y evolución temporal del ISS, ICV, ICT e ICP, para la zona árida, semiárida y subhúmeda seca, donde los valores menores a 0.4 corresponden a la sequía extrema, severa y moderada, y también muestra que los años 2004 y 2005 fueron años de sequía. Los índices ISS, ICV, ICT e ICP se evaluaron con el índice de precipitación estandarizada a una escala de 3 meses (IPE3) lo cual refleja adecuadamente la información de la sequía meteorológica para cada zona de aridez. En la zona árida corresponden el ISS y el ICV, en la zona semiárida corresponden el ISS y el ICT y en la zona subhúmeda seca corresponden el ISS y el ICT, donde el ISS tiene una moderada correlación de 0.66 en la zona semiárida y de 0.54 en la zona subhúmeda seca, para las regiones de Piura, Lambayeque y Cajamarca en el periodo marzo 2000 a diciembre 2013.TesisspaUniversidad Nacional Mayor de San MarcosPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Universidad Nacional Mayor de San MarcosRepositorio de Tesis - UNMSMreponame:UNMSM-Tesisinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMSequías - PerúSatélites artificialesSensores remotoshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.04Estimación del índice de sequía a partir de datos imágenes NDVI y LST del sensor MODIS y TRMM para las regiones de Lambayeque, Piura y Cajamarca – Perú, durante el periodo 2000 – 2013info:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDUMagíster en Física con mención en GeofísicaUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Físicas. Unidad de PosgradoMaestriaFísica con mención en Geofísica4837371207518826https://orcid.org/0000-0002-0666-4655https://orcid.org/0000-0002-0051-0743Aguirre Céspedes, Cesar AugustoSarango Julca, Douglas DonalFashé Raymundo, OctavioAlcántara Boza, Francisco AlejandroLavado Casimiro, Waldo Svenhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis2582576507136313103518682707472107518826LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/a042a28a-be5a-41c1-93fd-3f1ae23dc793/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALCarbajal_dg.pdfCarbajal_dg.pdfapplication/pdf8184607https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/41a80b0c-0f06-4cd5-af79-bef6faa4a128/download86aa6f411c34f661a05ffe7e198f959bMD53TEXTCarbajal_dg.pdf.txtCarbajal_dg.pdf.txtExtracted texttext/plain102742https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/11668407-c051-48f9-b5f9-7209cc44daf5/download8ba1b7c8789a56cdf3be2a2873c6ad97MD56THUMBNAILCarbajal_dg.pdf.jpgCarbajal_dg.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg17445https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/3373e484-5620-4ff6-8cb4-e845ef768b57/download187ba20ffc603478906f99cf915a8b87MD5720.500.12672/7235oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/72352024-08-15 22:55:48.165https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://cybertesis.unmsm.edu.peCybertesis UNMSMcybertesis@unmsm.edu.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 |
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