Evaluación de técnicas de Change detection utilizando imágenes satelitales Landsat 8 para identificar cambios en la superficie causados por la minería

Descripción del Articulo

La minería es una de las actividades económicas más importantes para el Perú, la cual genera cambios sobre la cobertura terrestre, por ende es necesario cuantificar dichos cambios. Change detection es un tipo de enfoque de interpretación, el cual está orientado a analizar lo que ha cambiado entre do...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Bolaños Huaman, Josmar Rolando, Zela Quirita, Sheyla Ruby
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco
Repositorio:UNSAAC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unsaac.edu.pe:20.500.12918/6135
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12918/6135
Nivel de acceso:acceso restringido
Materia:Change Detection
Teledetección
Imágenes Satelitales Multitemporales
Evaluación de precisión
MATLAB
QGIS
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01
Descripción
Sumario:La minería es una de las actividades económicas más importantes para el Perú, la cual genera cambios sobre la cobertura terrestre, por ende es necesario cuantificar dichos cambios. Change detection es un tipo de enfoque de interpretación, el cual está orientado a analizar lo que ha cambiado entre dos o más imágenes adquiridas con un cierto intervalo de tiempo. Este enfoque es de gran importancia debido a las múltiples aplicaciones que tiene.Change detection aplicado a zonas mineras mediante imágenes satelitales es una tarea difícil, dado que las imágenes obtenidas mediante el satélite pueden tener diferentes variantes: brillo, contraste, saturación, oclusiones, por nombrar algunos. Actualmente no se ha encontrado trabajos que busquen determinar la técnica de change detection más óptima para este problema. Por lo tanto, es necesario evaluar las técnicas que resuelvan este problema de una manera más precisa. Se propone evaluar las técnicas Diferenciación de Imágenes, Ratioing, Change Vector Analysis, Normalized Diérence Vegetation Index, Tasseled Cap Transformation, CVA-TCT y PCA-Kmeans. Por último, se espera que los resultados permitan una mejor comprensión de las técnicas de change detection aplicado al problema de identi_cación de cambios generados por la minería. De igual manera se espera que este trabajo motive al desarrollo de futuros trabajos de carácter tecnológico que tengan como base la preservación del ecosistema. Se creará además un dataset de imágenes de zonas mineras, esperando que facilite el desarrollo de futuros trabajos en esta área.
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