El objetivo del presente trabajo de tesis es implementar el modelo físico de corrección atmosférica SMAC, para estimar la reflectancia de la superficie terrestre a partir de las imágenes del sensor OLI a bordo del satélite Landsat-8. En esta investigación el modelo SMAC se implementó en el lenguaje de programación ILD y se utilizó dos imágenes del sensor OLI de fechas 28-09-2015 (path=05, row=69) y 16-08-2016 (path=10, row=65); estas imágenes se encuentran en un nivel de procesamiento básico de L1T, en números digitales de 16 bits, resolución espacial 30m x30m y una resolución temporal de 16 días. El procesamiento de imágenes OLI inicia con la corrección radiométrica que implica el cálculo de la radiancia espectral y la reflectancia TOA, seguidamente se precede con la corrección atmosférica, siendo este el objetivo de la tesis. El modelo SMAC utiliza algoritmos mate...

El objetivo del presente trabajo es identificar suelos degradados por salinidad, empleando imágenes de satélite de alta resolución espacial en cultivos de caña de azúcar de la Empresa Agroindustrial Pomalca; ubicada entre las coordenadas geográficas longitud oeste 79°26’-79°55’ y latitud sur 6°40’-6°51’. Se utilizó datos de imágenes del sensor HRG-2, TM y ETM+ que corresponden a los satélites Spot-5, Landsat-5 y Landsat-7, respectivamente; y datos de campo de conductividad eléctrica (CE) del suelo proporcionado por la empresa Agroindustrial Pomalca. Se estimó la reflectancia de la superficie del suelo, Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) e Índice de salinidad (IndSal) a partir de las imágenes, con la aplicación del software de procesamiento de imágenes ENVI 4.5 y el lenguaje de programación IDL. Para lograr los objetivos, se determinó el m...

Identifica suelos degradados por salinidad, empleando imágenes de satélite de alta resolución espacial en cultivos de caña de azúcar de la Empresa Agroindustrial Pomalca; ubicada entre las coordenadas geográficas longitud oeste 79°26’-79°55’ y latitud sur 6°40’-6°51’. Se utiliza datos de imágenes del sensor HRG-2, TM y ETM+ que corresponden a los satélites Spot-5, Landsat-5 y Landsat-7, respectivamente; y datos de campo de conductividad eléctrica (CE) del suelo proporcionados por la Empresa Agroindustrial Pomalca. Se estima la reflectancia de la superficie del suelo, Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) e Índice de Salinidad (IndSal) a partir de las imágenes, con la aplicación del software de procesamiento de imágenes ENVI 4.5 y el lenguaje de programación IDL.

Para esta investigación se estudiaron los índices de reflectancia espectral de pigmentos (clorofila, antocianina y carotenoides) contenidos en hojas de 6 variedades de cultivos andinos registrados en el Instituto Nacional de Innovación Agraria (INIA) de Ayacucho, Perú: maíz de grano blanco (MB) INIA 620 Wari y maíz de grano y tusa de color morado INIA 615 Negro Canaán (MM) (Zea mays); tubérculos de papa color blanca (PB) de la variedad Yungay y tubérculos de papa de color roja (PR) INIA 316 Roja Ayacuchana (Solanum tuberosum); y quinua de grano blanco (QB) de la variedad Blanca de Junín y de grano rojo (QR) INIA 620 Pasankalla (Chenopodium quinoa). Los índices se determinaron a partir de datos de reflectancia espectral R(λ) entre 350 y 2500 nm, obtenidos mediante el espectrorradiómetro ASD FieldSpec 4, entre el 17 de febrero y el 9 de marzo de 2020, tiempo dividido en tres p...

Para esta investigación se estudiaron los índices de reflectancia espectral de pigmentos (clorofila, antocianina y carotenoides) contenidos en hojas de 6 variedades de cultivos andinos registrados en el Instituto Nacional de Innovación Agraria (INIA) de Ayacucho, Perú: maíz de grano blanco (MB) INIA 620 Wari y maíz de grano y tusa de color morado INIA 615 Negro Canaán (MM) (Zea mays); tubérculos de papa color blanca (PB) de la variedad Yungay y tubérculos de papa de color roja (PR) INIA 316 Roja Ayacuchana (Solanum tuberosum); y quinua de grano blanco (QB) de la variedad Blanca de Junín y de grano rojo (QR) INIA 620 Pasankalla (Chenopodium quinoa). Los índices se determinaron a partir de datos de reflectancia espectral R(λ) entre 350 y 2500 nm, obtenidos mediante el espectrorradiómetro ASD FieldSpec 4, entre el 17 de febrero y el 9 de marzo de 2020, tiempo dividido en tres p...