Exportación Completada — 

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
Descripción
Sumario: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 %).
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).