Prospección de aguas subterráneas usando imágenes landsat 8 y áster gdem mediante el método de árbol de decisiones en el cuadrangulo 15 G - San Marcos - Cajamarca.

• Autor: Díaz Cruz, Francisco Cristhiam
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Nacional de Cajamarca
• Repositorio: UNC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unc.edu.pe:20.500.14074/1845
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.14074/1845
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Teledetección; Imagen satelital; Índice de vegetación de diferencia normalizado; Índice de agua de diferencia normalizado; Árbol de decisiones; Agua subterránea

Actualmente se ha implementado la explotación y uso del agua subterránea. Este proceso involucra trabajos costosos de campo, además de cuantiosas inversiones para ubicar aguas subterráneas; pero con nuevas tecnologías, específicamente la teledetección, a través de imágenes satelitales, da la oportunidad de realizar prospección en áreas de gran extensión, por lo que la presente investigación pretende dar nuevos aportes sobre métodos de prospección planteando el problema ¿Es posible prospectar agua subterránea usando imágenes Landsat 8 y Áster GDEM mediante el método de árbol de decisiones en el cuadrángulo 15 G San Marcos – Cajamarca? Teniendo como hipótesis que mediante el uso de Imágenes Satelitales y por medio del método árbol de decisiones que involucra parámetros tales como: el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), índice diferencial de agua normalizada (NDWI), temperatura y pendientes se puede prospectar agua subterránea. Es por ello que se realizó el cálculo del NDWI que está relacionada con la humedad del suelo, vegetación y patrones de drenaje, luego se calculó el NDVI para los patrones de vegetación. Se estimó la temperatura media superficial del suelo en base a la banda 10 y 11 de la imagen Landsat 8 y por último se realizó un modelo digital de elevaciones de las pendientes del terreno en base a la imagen ASTER GDEM, finalmente, se combinó toda esta información por medio del método de árbol de decisiones, obteniendo una certeza de 92% de precisión en la ubicación de agua subterránea.