Identificación temprana y evaluación de procesos de degradación de tierras y sequia empleando datos-imágenes de satélite
Descripción del Articulo
En este trabajo se han analizado diferentes variables relacionadas con la sequía, degradación de tierras y cambios en la temperatura del suelo. Las variables meteorológicas como la temperatura del aire y la precipitación fueron proveídos por SENAMHI-Perú. Los productos de índice de vegetación de dif...
Autor: | |
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Formato: | tesis doctoral |
Fecha de Publicación: | 2021 |
Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
Repositorio: | UNMSM-Tesis |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/17542 |
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Nivel de acceso: | acceso abierto |
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En este trabajo se han analizado diferentes variables relacionadas con la sequía, degradación de tierras y cambios en la temperatura del suelo. Las variables meteorológicas como la temperatura del aire y la precipitación fueron proveídos por SENAMHI-Perú. Los productos de índice de vegetación de diferencia normalizada (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) cada 30 d´ıas y la temperatura de la superficie del suelo (Land Surface Temperature, LST) con base cada 8 días del sensor MODIS/Terra, ambos productos con 1 km de resolución espacial se obtuvieron del servidor USGS. Sin embargo, la presencia de datos ruidosos en la serie temporal del NDVI, causado principalmente por la contaminación de las nubes y la variabilidad atmosférica, puede generar resultados erróneos. Los métodos de iteración espacio-temporal y el filtro de Savitzky-Golay fueron empleados para reducir ruidos y reconstruir series temporales del NDVI de alta calidad. Mientras, los valores de la LST con errores mayores que 2 K fueron removidos al ser evaluados por su control de calidad. El índice de condición de la vegetación (Vegetation Condition Index, VCI) fue obtenida del índice de NDVI, para evaluar la ocurrencia de sequía en la sierra sur del Perú (ssP), durante el periodo 2000-2017. Asimismo, a partir de los registros históricos de precipitación mensual, se calculó el índice de precipitación estandarizado (Standardized Precipitation Index, SPI) para escalas temporales de 3 meses (SPI-3), durante el periodo 1985-2015. Se organizó la información en periodos de tres meses, correspondiente a la estación de crecimiento de los cultivos (diciembre, enero y febrero, DEF). Los resultados muestran que las mediciones de SPI-3 obtenidas de las estaciones meteorológicas localizadas en las subcuencas de Titicaca, Amazonas y Pacífico estuvieron moderadamente correlacionadas (r=0.63-0.85) con la anomalía del VCI. El análisis de la variabilidad espacial y temporal del VCI, muestra, que la sequía de 2015/2016 presenta el mayor porcentaje de condición extrema (15 %). |
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Los productos de índice de vegetación de diferencia normalizada (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) cada 30 d´ıas y la temperatura de la superficie del suelo (Land Surface Temperature, LST) con base cada 8 días del sensor MODIS/Terra, ambos productos con 1 km de resolución espacial se obtuvieron del servidor USGS. Sin embargo, la presencia de datos ruidosos en la serie temporal del NDVI, causado principalmente por la contaminación de las nubes y la variabilidad atmosférica, puede generar resultados erróneos. Los métodos de iteración espacio-temporal y el filtro de Savitzky-Golay fueron empleados para reducir ruidos y reconstruir series temporales del NDVI de alta calidad. Mientras, los valores de la LST con errores mayores que 2 K fueron removidos al ser evaluados por su control de calidad. El índice de condición de la vegetación (Vegetation Condition Index, VCI) fue obtenida del índice de NDVI, para evaluar la ocurrencia de sequía en la sierra sur del Perú (ssP), durante el periodo 2000-2017. Asimismo, a partir de los registros históricos de precipitación mensual, se calculó el índice de precipitación estandarizado (Standardized Precipitation Index, SPI) para escalas temporales de 3 meses (SPI-3), durante el periodo 1985-2015. Se organizó la información en periodos de tres meses, correspondiente a la estación de crecimiento de los cultivos (diciembre, enero y febrero, DEF). Los resultados muestran que las mediciones de SPI-3 obtenidas de las estaciones meteorológicas localizadas en las subcuencas de Titicaca, Amazonas y Pacífico estuvieron moderadamente correlacionadas (r=0.63-0.85) con la anomalía del VCI. El análisis de la variabilidad espacial y temporal del VCI, muestra, que la sequía de 2015/2016 presenta el mayor porcentaje de condición extrema (15 %).Perú. Fondo Nacional de Desarrollo Científico, Tecnológico y de Innovación Tecnológica (FONDECYT). Generación Científica- Becas Nacionales-Fortalecimiento de Programas de Doctorado en Universidades Peruanas. 1112.2014-CONCYTEC-PEapplication/pdfspaUniversidad 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:UNMSMSatélites artificialesLandsat (Satélites de teledetección)Suelos - AnálisisSequías - Perúhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.04https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.08Identificación temprana y evaluación de procesos de degradación de tierras y sequia empleando datos-imágenes de satéliteinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisSUNEDUDoctor en FísicaUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Físicas. Unidad de PosgradoFísica08647737https://orcid.org/0000-0001-9722-789042645927533056Bustamante Domínguez, Ángel GuillermoAquije Chacaltana, Julio TomásAlves Barbosa, Humbertohttps://purl.org/pe-repo/renati/level#doctorhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis06445752BR / 1.764.115 - ESBR / FY305944ORIGINALAguilar_lj.pdfAguilar_lj.pdfapplication/pdf91319014https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/71b55b5d-b460-4c2d-963d-a30ae89d75e2/download493d80ebcdbfc6652953c8d5c4732d60MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/75f5e54c-7ecf-4b3b-9ca5-65bdef30e897/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXTAguilar_lj.pdf.txtAguilar_lj.pdf.txtExtracted texttext/plain103290https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/3bb67cfb-00d9-4c61-b4e5-48aefd33ded0/download13d4fa48bdb76ac072721bc0323b24a4MD55THUMBNAILAguilar_lj.pdf.jpgAguilar_lj.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg14507https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/c40fd8e4-3ecb-4994-99d1-081279915b2e/downloade98c4189df55d9104c3a9b8451c746edMD5620.500.12672/17542oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/175422024-08-15 23:17:23.453https://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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