Análisis temporal de la pérdida de cobertura vegetal mediante teledetección en el distrito de Satipo-Satipo-Junín, durante los años 2015 – 2018
Descripción del Articulo
El presente trabajo de investigación se quiere conseguir una contribución a la ecológica, una gestión, planificación y ordenamiento del distrito de Satipo, mediante el conocimiento de áreas sin cobertura vegetal mediante la teledetección, durante los años 2015- 2018, con el objetivo de determinar, i...
Autores: | , |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2019 |
Institución: | Universidad Cesar Vallejo |
Repositorio: | UCV-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/39901 |
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Nivel de acceso: | acceso abierto |
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El presente trabajo de investigación se quiere conseguir una contribución a la ecológica, una gestión, planificación y ordenamiento del distrito de Satipo, mediante el conocimiento de áreas sin cobertura vegetal mediante la teledetección, durante los años 2015- 2018, con el objetivo de determinar, identificar y cuantificar, la pérdida de cobertura vegetal. La metodología que se empleó es de un nivel de estudio descriptivo correlacional con un diseño de investigación no experimental y un muestreo indirecto; el instrumento de recolección de datos fue el trabajo en campo para tomar los puntos de áreas sin cobertura vegetal y realizar el levantamiento topográfico, en donde se utilizó el programa Google Earth Pro. Por otro lado, se descargaron imágenes satelitales de los años 2015 al 2018 del sitio web USGS Earth Explorer, para las imágenes satelitales se hizo el pre procesamiento de imágenes realizada en el software ENVI. Seguidamente se realizó el procesamiento de las áreas de entrenamiento y la generación de las clases para la clasificación supervisada realizada en el software ArcGIS, para la validación de los resultados de los datos de campo y los datos digitales se empleó la matriz de confusión y como un estimador se utilizó el índice de Kappa. La pérdida de cobertura vegetal realizada mediante la teledetección en el distrito de Satipo se determinó que ha ido variando entre los años 2015 al 2017 donde hubo una disminución del 13% a 6% de todo el distrito, debido al aumento de la agricultura, mientras que en el año 2018 aumento considerablemente de áreas sin cobertura vegetal ocupando un 10% del área total del distrito de Satipo, debido a los fenómenos naturales ocurridos en la zona. La consistencia del mapa muestra resultados eficientes con un 88.33% de precisión global del mapa y un valor del índice de Kappa de 0.83%. Por lo tanto, los resultados de la investigación, la clasificación supervisada puede ser una alternativa eficiente y precisa a implementar para clasificar diversas categorías de áreas y poder determinar la cantidad de área sin necesidad de ir a campo y se puede aplicar en diferentes zonas del país |
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Por otro lado, se descargaron imágenes satelitales de los años 2015 al 2018 del sitio web USGS Earth Explorer, para las imágenes satelitales se hizo el pre procesamiento de imágenes realizada en el software ENVI. Seguidamente se realizó el procesamiento de las áreas de entrenamiento y la generación de las clases para la clasificación supervisada realizada en el software ArcGIS, para la validación de los resultados de los datos de campo y los datos digitales se empleó la matriz de confusión y como un estimador se utilizó el índice de Kappa. La pérdida de cobertura vegetal realizada mediante la teledetección en el distrito de Satipo se determinó que ha ido variando entre los años 2015 al 2017 donde hubo una disminución del 13% a 6% de todo el distrito, debido al aumento de la agricultura, mientras que en el año 2018 aumento considerablemente de áreas sin cobertura vegetal ocupando un 10% del área total del distrito de Satipo, debido a los fenómenos naturales ocurridos en la zona. La consistencia del mapa muestra resultados eficientes con un 88.33% de precisión global del mapa y un valor del índice de Kappa de 0.83%. Por lo tanto, los resultados de la investigación, la clasificación supervisada puede ser una alternativa eficiente y precisa a implementar para clasificar diversas categorías de áreas y poder determinar la cantidad de área sin necesidad de ir a campo y se puede aplicar en diferentes zonas del paísTesisLima EsteEscuela de Ingeniería AmbientalCalidad y Gestión de los Recursos Naturalesapplication/pdfspaUniversidad César VallejoPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Repositorio Institucional - UCVUniversidad César Vallejoreponame:UCV-Institucionalinstname:Universidad Cesar Vallejoinstacron:UCVCobertura vegetalTeledetecciónClasificación supervisadaMatriz de confusiónÍndice de Kappahttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00Análisis temporal de la pérdida de cobertura vegetal mediante teledetección en el distrito de Satipo-Satipo-Junín, durante los años 2015 – 2018info:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUIngeniería AmbientalUniversidad César Vallejo. 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