Monitoreo de la vegetación mendiante índices de radar de apertura sintética (SAR) Sentinel-1 y óptica Sentinel-2 en el sector de Lagarto, provincia de Tambopata - Madre de Dios
Descripción del Articulo
Este estudio tiene como objetivo monitorear la relación entre la reflexión óptica Sentinel-2 y la retrodispersión SAR Sentinel-1 de los cambios de la vegetación en un área de intervención antropogénica en el sector de Lagarto entre los periodos 2015 y 2022 utilizando el Índice de vegetación de difer...
| Autores: | , |
|---|---|
| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2023 |
| Institución: | Universidad Nacional Amazónica de Madre de Dios |
| Repositorio: | UNAMAD-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unamad.edu.pe:20.500.14070/1066 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.14070/1066 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Sensores ópticos SAR NDVI RVI Autocorrelacion espacial Retrodispersión https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.04 |
| Sumario: | Este estudio tiene como objetivo monitorear la relación entre la reflexión óptica Sentinel-2 y la retrodispersión SAR Sentinel-1 de los cambios de la vegetación en un área de intervención antropogénica en el sector de Lagarto entre los periodos 2015 y 2022 utilizando el Índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) y el Índice de Vegetación de Radar (RVI). El método consistió en medir y comparar el área y la distribución de categorías producida por las transformaciones NDVI y RVI. NDVI para 2015 reporta 22 784,36 ha para áreas con vegetación y 1 315,43 ha para áreas sin vegetación. Mientras que el NDVI para 2022 con 20 877,67 ha para áreas con vegetación y 3 222,13 ha para áreas sin vegetación. RVI para 2015 cuantificó 23 827,59 ha para áreas con vegetación y 272,20 ha para áreas sin vegetación, para 2022 23 702,47 ha para áreas con vegetación y 397,31 ha para áreas sin vegetación. A nivel de precisión, NDVI mostró una confiabilidad considerable y moderada para 2015 y 2022. Entre tanto, de RVI fue aceptable para 2015 y 2022. En cuanto a la relación espacial de NDVI-RVI por la I de Moran Bivariante implicó una autocorrelación positiva baja. La detección de cambios mediante NDVI y RVI destacan un cambio gradual en la cobertura de la vegetación y sin vegetación. Áreas “Sin vegetación” del 2015 al 2022 en NDVI aumentaron en 243,70%, a la vez áreas con vegetación disminuyó en -9,09%. Áreas “Sin vegetación” del 2015 al 2022 en RVI aumentaron en 146,58% y áreas con vegetación disminuyó en -0,54%. Este estudio destaca el interés de los datos ópticos y SAR de Sentinel sobre los perfiles temporales de retrodispersión SAR y NDVI de la vegetación. |
|---|
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).
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).