Redes neuronales para determinar el comportamiento de la cobertura vegetal utilizando imágenes sentinel, humedal Puerto Viejo, 2023

• Autores: Acasiete Romani, Juan, Aguilar Espinoza, Flor de Lis Andrea
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/162391
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/162391
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Cobertura vegetal; Red neuronal; Humedal; NDVI; Modelo predictivo; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00

La cobertura vegetal de América latina y del planeta en general ha cambiado a medida del paso de los años por diversos impactos ambientales, se estima que en América latina se ha perdido alrededor de 138 millones de hectáreas, lo cual equivale a la superficie completa de Perú. El objetivo principal de la investigación fue analizar la influencia de las redes neuronales para determinar el comportamiento de la cobertura vegetal hacia el año 2030 utilizando imágenes sentinel en el humedal Puerto Viejo. En cuanto a la metodología empleada, la investigación fue de tipo básica, con un diseño no experimental, asimismo tuvo como población la cobertura vegetal que alberga la superficie de Puerto Viejo en sus 278 hectáreas de su extensión territorial y como muestra a 72,072 NDVI de la zona. Los resultados obtenidos fueron la pérdida de la cobertura vegetal del año 2023 al 2030 pasando de un NDVI de 0.083 a 0.018 evidenciando cobertura de clase tierra desnuda. Se obtuvo como conclusión que el modelo predictivo a través de una red neuronal es casi perfecto con respecto a todas sus métricas tanto para el train y test, obteniendo una precisión al 98%, gracias a ello se pudo aseverar que el humedal Puerto Viejo sufrirá la perdida de cobertura vegetal.