Aplicación de la teledetección en el avance de la explotación minera, Centro Poblado de Malenowski, distrito de Mazuco, región de Madre de Dios

Descripción del Articulo

La presente trabajo de investigación se centra en el monitoreo de avance espacial de la explotación minera, mediante el mapeo y procesamiento digital multi-temporal de imágenes de satélite con principios de Teledetección espacial, con ayuda de la plataforma Google Earth Engine (GEE) y pos procesamie...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Ochochoque Condori, Juan Pastor
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2017
Institución:Universidad Nacional Del Altiplano
Repositorio:UNAP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:https://repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/4184
Enlace del recurso:http://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/4184
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Ciencias Naturales
Descripción
Sumario:La presente trabajo de investigación se centra en el monitoreo de avance espacial de la explotación minera, mediante el mapeo y procesamiento digital multi-temporal de imágenes de satélite con principios de Teledetección espacial, con ayuda de la plataforma Google Earth Engine (GEE) y pos procesamiento en software SIG ArcGis, se realizó en el Centro Poblado de Malenowski, Distrito de Mazuco, Región de Madre De Dios, frontera con la Región Puno, entre las coordenadas UTM-WGS84-19S Este-355099.99 a 375005.44 y Norte-8544399.48 a 8557760.96. Se utilizó las imágenes de satelitales Landsat y Sentinel. Se logró identificar de manera indirecta las zonas de laboreo en la explotación minera. Para la clasificación de coberturas se utilizó el algoritmo “Random Forest” con la cual se obtuvo el mapa de cobertura de uso de tierras. De acuerdo a los objetivos los resultados muestran que las técnicas aplicadas son muy efectivas y aplicables en estudios multi-temporales. Según el mapa de cobertura de uso de tierras elaborado, la pérdida de bosque amazónico por causa de la minería es más de 33 km2 en el periodo de 1990 a 2016. Se validó y calculo la precisión del clasificador mediante la matriz de confusión, indica que el análisis estadístico tiene una exactitud mayor al 95 %. Análisis multi-temporal, Google Earth Engine, Landsat, Sentinel, Random Forest
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