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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Aguilar Lome, Jaime
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
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12672/17542
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Satélites artificiales
Landsat (Satélites de teledetección)
Suelos - Análisis
Sequías - Perú
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.04
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.08
id UNMS_e9bd4be6f44ca1e71096711870f6a2b8
oai_identifier_str oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/17542
network_acronym_str UNMS
network_name_str UNMSM-Tesis
repository_id_str 410
dc.title.none.fl_str_mv Identificación temprana y evaluación de procesos de degradación de tierras y sequia empleando datos-imágenes de satélite
title Identificación temprana y evaluación de procesos de degradación de tierras y sequia empleando datos-imágenes de satélite
spellingShingle Identificación temprana y evaluación de procesos de degradación de tierras y sequia empleando datos-imágenes de satélite
Aguilar Lome, Jaime
Satélites artificiales
Landsat (Satélites de teledetección)
Suelos - Análisis
Sequías - Perú
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.04
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.08
title_short Identificación temprana y evaluación de procesos de degradación de tierras y sequia empleando datos-imágenes de satélite
title_full Identificación temprana y evaluación de procesos de degradación de tierras y sequia empleando datos-imágenes de satélite
title_fullStr Identificación temprana y evaluación de procesos de degradación de tierras y sequia empleando datos-imágenes de satélite
title_full_unstemmed Identificación temprana y evaluación de procesos de degradación de tierras y sequia empleando datos-imágenes de satélite
title_sort Identificación temprana y evaluación de procesos de degradación de tierras y sequia empleando datos-imágenes de satélite
author Aguilar Lome, Jaime
author_facet Aguilar Lome, Jaime
author_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Rojas Acuña, Joel
dc.contributor.author.fl_str_mv Aguilar Lome, Jaime
dc.subject.none.fl_str_mv Satélites artificiales
Landsat (Satélites de teledetección)
Suelos - Análisis
Sequías - Perú
topic Satélites artificiales
Landsat (Satélites de teledetección)
Suelos - Análisis
Sequías - Perú
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.04
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.08
dc.subject.ocde.none.fl_str_mv https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.04
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.08
description 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 %).
publishDate 2021
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2022-01-21T18:35:47Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2022-01-21T18:35:47Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2021
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
dc.identifier.citation.none.fl_str_mv Aguilar, J. (2021). Identificación temprana y evaluación de procesos de degradación de tierras y sequia empleando datos-imágenes de satélite. [Tesis de doctorado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Físicas, Unidad de Posgrado]. Repositorio institucional Cybertesis UNMSM.
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12672/17542
identifier_str_mv Aguilar, J. (2021). Identificación temprana y evaluación de procesos de degradación de tierras y sequia empleando datos-imágenes de satélite. [Tesis de doctorado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Físicas, Unidad de Posgrado]. Repositorio institucional Cybertesis UNMSM.
url https://hdl.handle.net/20.500.12672/17542
dc.language.iso.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.none.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional Mayor de San Marcos
dc.publisher.country.none.fl_str_mv PE
publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional Mayor de San Marcos
dc.source.none.fl_str_mv Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio de Tesis - UNMSM
reponame:UNMSM-Tesis
instname:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
instacron:UNMSM
instname_str Universidad Nacional Mayor de San Marcos
instacron_str UNMSM
institution UNMSM
reponame_str UNMSM-Tesis
collection UNMSM-Tesis
bitstream.url.fl_str_mv https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/71b55b5d-b460-4c2d-963d-a30ae89d75e2/download
https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/75f5e54c-7ecf-4b3b-9ca5-65bdef30e897/download
https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/3bb67cfb-00d9-4c61-b4e5-48aefd33ded0/download
https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/c40fd8e4-3ecb-4994-99d1-081279915b2e/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 493d80ebcdbfc6652953c8d5c4732d60
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
13d4fa48bdb76ac072721bc0323b24a4
e98c4189df55d9104c3a9b8451c746ed
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Cybertesis UNMSM
repository.mail.fl_str_mv cybertesis@unmsm.edu.pe
_version_ 1841544415982649344
spelling Rojas Acuña, JoelAguilar Lome, Jaime2022-01-21T18:35:47Z2022-01-21T18:35:47Z2021Aguilar, J. (2021). Identificación temprana y evaluación de procesos de degradación de tierras y sequia empleando datos-imágenes de satélite. [Tesis de doctorado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Físicas, Unidad de Posgrado]. Repositorio institucional Cybertesis UNMSM.https://hdl.handle.net/20.500.12672/17542En 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 %).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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
score 12.842262
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).