Desarrollo de un modelo de evaluación y monitoreo de áreas degradadas de pastizal con sistemas de información espacial

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Doctorado en Ciencia Animal
Detalles Bibliográficos
Autor: Nuñez Delgado, Jimny Yoel
Formato: tesis doctoral
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/5519
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/5519
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Pastizales altoandinos
Regeneración
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Perú
Áreas degradadas
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spelling Ñaupari Vásquez, Javier Arturodab3fe93-3702-432f-a809-947dc21f9973Nuñez Delgado, Jimny Yoel2022-11-23T14:39:03Z2022-11-23T14:39:03Z2022https://hdl.handle.net/20.500.12996/5519Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Doctorado en Ciencia AnimalSe condujo un experimento con el objetivo de generar un modelo de evaluación y monitoreo espacial de áreas degradadas de pastizal, utilizando indicadores de atributos del estado de conservación de ecosistemas de pajonal y césped de puna que puedan ser detectados con sensores remotos. La evaluación se desarrolló en los distritos de Simón Bolívar, Canchayllo y Santa Ana la sierra central de Perú. La toma de datos y colección de muestras se realizó en los años 2015, 2016 y 2017. Se instalaron 120 transectos dentro de una red rígida de 250 x 250 m de resolución siguiendo las coordenadas de las imágenes satelitales del sensor MODIS. Se utilizaron bases de datos de suelo (SoilGrid, Aster) y vegetación (LandSat). Se identificaron 7 variables de estudio: NDVI máximo, elevación, relación erosión / deposición, materia orgánica del suelo, densidad aparente, cobertura vegetal y biomasa aérea. El trabajo de campo contempló mediciones de materia orgánica (muestras llevadas al laboratorio), reflectancia espectral (Sensor de campo EM50 Decagon Devices), y biomasa aérea (corte y separación). Para el análisis de la información, se utilizó el modelo de bosques aleatorios (Random Forest) para clasificar a los pastizales en muy pobre, pobre, regular, bueno y excelente. El modelo eligió a la variable materia orgánica del suelo como la de mayor importancia, seguido de la biomasa aérea el cual tuvo un ajuste global de 60% al momento de la calibración, categorizando a los pastizales en muy pobre (0%), pobre (34.12%), regular (53.85%), bueno (12.01%) y excelente (0.013%). Finalmente se comparó el modelo de degradación con el modelo espacial RESTREND, confirmando que los pastizales de Santa Ana (Huancavelica) poseen una mayor tendencia negativa (15.27%) ya que no tienen respuesta a la precipitación. Se concluye la materia orgánica del suelo y biomasa vegetal se pueden espacializar y monitorear con modelos globales y sensores remotos respectivamente para predecir el estado de conservación de pajonales y césped de puna.An experiment was conducted with the objective of generating a spatial evaluation and monitoring model of degraded grassland areas, using indicators of attributes of the conservation status of pajonal and puna grass ecosystems that can be detected with remote sensors. The evaluation was carried out in the districts of Simón Bolívar, Canchayllo and Santa Ana, in the central highlands of Peru. Data collection and sample collection were carried out in the years 2015, 2016 and 2017. 120 transects were installed within a rigid network of 250 x 250 m resolution following the coordinates of the satellite images of the MODIS sensor. Soil (SoilGrid, Aster) and vegetation (LandSat) databases were used. Seven study variables were identified: maximum NDVI, elevation, erosion/deposition ratio, soil organic matter, bulk density, plant cover, and aerial biomass. The field work included measurements of organic matter (samples taken to the laboratory), spectral reflectance (EM50 Decagon Devices field sensor), and aerial biomass (cut and separation). For the analysis of the information, the Random Forest model was used to classify grasslands as very poor, poor, regular, good and excellent. The model chose the soil organic matter variable as the most important, followed by aerial biomass, which had a global adjustment of 60% at the time of calibration, categorizing grasslands as very poor (0%), poor (34.12%), regular (53.85%), good (12.01%) and excellent (0.013%). Finally, the degradation model was compared with the RESTREND spatial model, confirming that the grasslands of Santa Ana (Huancavelica) have a greater negative trend (15.27%) since they have no response to precipitation. It is concluded that soil organic matter and plant biomass can be spatialized and monitored with global models and remote sensors, respectively, to predict the state of conservation of grasslands and puna grass.application/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Pastizales altoandinosRegeneraciónRecursosEcosistemaPerúÁreas degradadashttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.02.01Desarrollo de un modelo de evaluación y monitoreo de áreas degradadas de pastizal con sistemas de información espacialinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMSUNEDUCiencia AnimalUniversidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de PosgradoDoctoris Philosophiae - Ciencia Animal44411070https://orcid.org/0000-0002-1554-263309456518https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional811028Alegre Orihuela, JulioFlores Mariazza, EnriqueAguirre Terrazas, LucreciaOscanoa Gamarra, Luis LizardoLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81664https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/9ad4834c-4886-474b-b7de-a60fca460753/download97c5bee00fbb4c4f8867bd742b579336MD54ORIGINALnuñez-delgado-jimny-yoel.pdfnuñez-delgado-jimny-yoel.pdfTexto completoapplication/pdf8066237https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/2dfb602c-9ebb-4b2b-8b5c-1d94fcdc92ae/downloadd7fc85af5720847ee1a96e20e3608779MD51Informe originalidad.pdfInforme originalidad.pdfInforme originalidadapplication/pdf1153323https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/245b36d5-5b5e-4666-aa17-f7ae2ee70bc4/download7d097b5e6daaa96fde262a9f549b0cebMD52Autorización.pdfAutorización.pdfAutorizaciónapplication/pdf375248https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/51ae3621-77c0-4ffe-b6c5-a0107c9e547a/downloade9a744e9fbb58d49c3529c3355c85c92MD53TEXTnuñez-delgado-jimny-yoel.pdf.txtnuñez-delgado-jimny-yoel.pdf.txtExtracted texttext/plain278412https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/5067b232-8b6e-40ad-9920-0a82dd8ae997/downloadf8fa83ae3def8043c56ac897c883b454MD55Informe originalidad.pdf.txtInforme originalidad.pdf.txtExtracted texttext/plain334743https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/77b77774-225a-417f-a6d3-a1bec12e3102/downloaddfc051c28df85143cb4a3a8097c6fb70MD57Autorización.pdf.txtAutorización.pdf.txtExtracted texttext/plain1https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/42a0e137-1305-41d1-8386-b1d76a4607fc/download68b329da9893e34099c7d8ad5cb9c940MD59THUMBNAILnuñez-delgado-jimny-yoel.pdf.jpgnuñez-delgado-jimny-yoel.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3244https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/65942e46-1bb8-4f7d-92c5-b68d59e5b05e/download11c7e1523b07bbe236bbf65aed704fceMD56Informe originalidad.pdf.jpgInforme originalidad.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3744https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/8b4e5b69-2f68-47ba-9072-e984941c2fe7/download711108961e9d4995c0db9aaf73257a05MD58Autorización.pdf.jpgAutorización.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4649https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/ac9a1a63-5a79-4831-bba0-af5fda4f99a6/download4f59416ec1b935bc2ab2ed4594387b87MD51020.500.12996/5519oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/55192023-01-05 03:02:19.099https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.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