Segmentación de imágenes de satélite en el estudio de bosques húmedos tropicales de la Reserva Nacional Tambopata, Madre de Dios

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Bosques y Gestión de Recursos Forestales
Detalles Bibliográficos
Autor: Garnica Philipps, Carlos Rodolfo
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2019
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/4051
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/4051
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Bosque tropical húmedo
Reservas naturales
Imágenes por satélites
Teledetección
Clasificación
Procesamiento de la información
Análisis de datos
Amazonía
Perú
Tipos de bosques
Clasificación digital
Reserva Nacional Tambopata
Madre de Dios (dpto)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.02
id UNAL_6d7ffcbe68987f5c65e32ecaf8cc9b6f
oai_identifier_str oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/4051
network_acronym_str UNAL
network_name_str UNALM-Institucional
repository_id_str 3039
dc.title.es_PE.fl_str_mv Segmentación de imágenes de satélite en el estudio de bosques húmedos tropicales de la Reserva Nacional Tambopata, Madre de Dios
dc.title.alternative.en_US.fl_str_mv Segmentation of satellite images in the study of tropical moist forests of the Tambopata National Reserve, Madre de Dios
title Segmentación de imágenes de satélite en el estudio de bosques húmedos tropicales de la Reserva Nacional Tambopata, Madre de Dios
spellingShingle Segmentación de imágenes de satélite en el estudio de bosques húmedos tropicales de la Reserva Nacional Tambopata, Madre de Dios
Garnica Philipps, Carlos Rodolfo
Bosque tropical húmedo
Reservas naturales
Imágenes por satélites
Teledetección
Clasificación
Procesamiento de la información
Análisis de datos
Amazonía
Perú
Tipos de bosques
Clasificación digital
Reserva Nacional Tambopata
Madre de Dios (dpto)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.02
title_short Segmentación de imágenes de satélite en el estudio de bosques húmedos tropicales de la Reserva Nacional Tambopata, Madre de Dios
title_full Segmentación de imágenes de satélite en el estudio de bosques húmedos tropicales de la Reserva Nacional Tambopata, Madre de Dios
title_fullStr Segmentación de imágenes de satélite en el estudio de bosques húmedos tropicales de la Reserva Nacional Tambopata, Madre de Dios
title_full_unstemmed Segmentación de imágenes de satélite en el estudio de bosques húmedos tropicales de la Reserva Nacional Tambopata, Madre de Dios
title_sort Segmentación de imágenes de satélite en el estudio de bosques húmedos tropicales de la Reserva Nacional Tambopata, Madre de Dios
author Garnica Philipps, Carlos Rodolfo
author_facet Garnica Philipps, Carlos Rodolfo
author_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Barrena Arroyo, Víctor Manuel
dc.contributor.author.fl_str_mv Garnica Philipps, Carlos Rodolfo
dc.subject.es_PE.fl_str_mv Bosque tropical húmedo
Reservas naturales
Imágenes por satélites
Teledetección
Clasificación
Procesamiento de la información
Análisis de datos
Amazonía
Perú
Tipos de bosques
Clasificación digital
Reserva Nacional Tambopata
Madre de Dios (dpto)
topic Bosque tropical húmedo
Reservas naturales
Imágenes por satélites
Teledetección
Clasificación
Procesamiento de la información
Análisis de datos
Amazonía
Perú
Tipos de bosques
Clasificación digital
Reserva Nacional Tambopata
Madre de Dios (dpto)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.02
dc.subject.ocde.es_PE.fl_str_mv https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.02
description Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Bosques y Gestión de Recursos Forestales
publishDate 2019
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2019-07-24T19:54:09Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2019-07-24T19:54:09Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2019
dc.type.en_US.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
dc.identifier.other.none.fl_str_mv K10.G3755-T BAN UNALM
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12996/4051
identifier_str_mv K10.G3755-T BAN UNALM
url https://hdl.handle.net/20.500.12996/4051
dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.en_US.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.*.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.format.en_US.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_PE.fl_str_mv Universidad Nacional Agraria La Molina
dc.source.es_PE.fl_str_mv Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio institucional - UNALM
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UNALM-Institucional
instname:Universidad Nacional Agraria La Molina
instacron:UNALM
instname_str Universidad Nacional Agraria La Molina
instacron_str UNALM
institution UNALM
reponame_str UNALM-Institucional
collection UNALM-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/d10f8a3f-7efe-4c30-9ae8-d3d4471f37fd/download
https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/a4fb0ae8-728f-4cdd-bd0a-c0f1c119c11d/download
https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/c4b18448-570b-48dc-a58f-2a9e0e091af1/download
https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/242fba5e-ac0b-447a-b920-84ed5812bc3a/download
https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/6c95b30c-dd35-4ea7-ac01-73a7aaf4efd3/download
https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/9939b42b-b6f0-43aa-b879-6a61287191c3/download
https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/8ab2b9c1-a1c9-4457-bbd0-f90297d7a9da/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 006dee7eab570d0c89b967cab11ed186
0449c0030c7bbaf1fff3eec407fee80a
2d830eefee42895cca23bb6eda4f6dc2
e678244bbd89184867f5e73d445d3f03
80fb1833f29a795db79ea7ff461deb29
932b8109826309654ade78f8bd20bf61
85e652b8dfa19b82485c505314e0a902
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Universidad Nacional Agraria La Molina
repository.mail.fl_str_mv dspace@lamolina.edu.pe
_version_ 1843170306549612544
spelling Barrena Arroyo, Víctor Manuel0e8164b4-1141-47cf-8cda-05608f07c198Garnica Philipps, Carlos Rodolfo2019-07-24T19:54:09Z2019-07-24T19:54:09Z2019K10.G3755-T BAN UNALMhttps://hdl.handle.net/20.500.12996/4051Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Bosques y Gestión de Recursos ForestalesLa presente investigación tiene por finalidad aportar una nueva metodología en la elaboración de mapas de bosques para evaluar los bosques húmedos tropicales, a partir de la segmentación de imágenes Landsat en función de la fisiografía. Para ello, se han elaborado mapas de bosques clasificando digitalmente imágenes Landsat segmentadas (en función de la fisiografía) y sin segmentar. Se calculó la exactitud de cada clasificación a partir de matrices de confusión e índices de kappa y se determinó el mejor método de clasificación comparando la exactitud de cada uno. También, las imágenes Landsat fueron interpretadas visualmente, a una escala de trabajo de 1:100 000, para obtener un patrón de referencia para las comparaciones realizadas. Se concluyó que la segmentación de imágenes Landsat permite obtener mapas de bosques con mayor exactitud que los procesos estándar de clasificación digital. En los métodos de clasificación digital aplicados a las imágenes Landsat segmentadas, se encontró que la clasificación supervisada es más exacta que la clasificación no supervisada para la elaboración de mapas de bosques tropicales. Sin embargo, la interpretación visual tiene mayor exactitud que las clasificaciones digitales para la elaboración de mapas de bosques de la Amazonía peruana.The purpose of this research is to provide a new methodology in the elaboration of forest maps to evaluate tropical moist forests, based on the segmentation of Landsat images according to physiography. To do this, forest maps have been prepared, classifying digitally Landsat images segmented (depending on the physiography) and without segmentation. The accuracy of each classification was calculated, based on confusion matrices and kappa indexes, and the best classification method was determined, comparing the accuracy of each one. Likewise, Landsat images were interpreted visually, at a work scale of 1:100 000, in order to obtain a reference pattern for the comparisons made. It was concluded that the segmentation of Landsat images allows to obtain forest maps with greater accuracy than the standard processes of digital classification. In the digital classification methods applied to the segmented Landsat images, it was found that the supervised classification is more accurate than the unsupervised classification for the elaboration of tropical forest maps. However, visual interpretation is more accurate than digital classifications for the elaboration of forest maps of the Peruvian Amazonia.Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La Molinainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional Agraria La MolinaRepositorio institucional - UNALMreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMBosque tropical húmedoReservas naturalesImágenes por satélitesTeledetecciónClasificaciónProcesamiento de la informaciónAnálisis de datosAmazoníaPerúTipos de bosquesClasificación digitalReserva Nacional TambopataMadre de Dios (dpto)https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.02Segmentación de imágenes de satélite en el estudio de bosques húmedos tropicales de la Reserva Nacional Tambopata, Madre de DiosSegmentation of satellite images in the study of tropical moist forests of the Tambopata National Reserve, Madre de Diosinfo:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDUBosques y Gestión de Recursos ForestalesUniversidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de PosgradoMagister Scientiae - Bosques y Gestión de Recursos ForestalesMaestríaTEXTgarnica-philipps-carlos-rodolfo.pdf.txtgarnica-philipps-carlos-rodolfo.pdf.txtExtracted texttext/plain224621https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/d10f8a3f-7efe-4c30-9ae8-d3d4471f37fd/download006dee7eab570d0c89b967cab11ed186MD54resumen.pdf.txtresumen.pdf.txtExtracted texttext/plain3575https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/a4fb0ae8-728f-4cdd-bd0a-c0f1c119c11d/download0449c0030c7bbaf1fff3eec407fee80aMD56THUMBNAILgarnica-philipps-carlos-rodolfo.pdf.jpggarnica-philipps-carlos-rodolfo.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3464https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/c4b18448-570b-48dc-a58f-2a9e0e091af1/download2d830eefee42895cca23bb6eda4f6dc2MD55resumen.pdf.jpgresumen.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2845https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/242fba5e-ac0b-447a-b920-84ed5812bc3a/downloade678244bbd89184867f5e73d445d3f03MD57ORIGINALgarnica-philipps-carlos-rodolfo.pdfgarnica-philipps-carlos-rodolfo.pdfTexto completoapplication/pdf10644170https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/6c95b30c-dd35-4ea7-ac01-73a7aaf4efd3/download80fb1833f29a795db79ea7ff461deb29MD51resumen.pdfresumen.pdfResumenapplication/pdf104960https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/9939b42b-b6f0-43aa-b879-6a61287191c3/download932b8109826309654ade78f8bd20bf61MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/8ab2b9c1-a1c9-4457-bbd0-f90297d7a9da/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD5220.500.12996/4051oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/40512023-01-05 05:51:39.305https://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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
score 12.851315
Segmentación de imágenes de satélite en el estudio de bosques húmedos tropicales de la Reserva Nacional Tambopata, Madre de Dios
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).

Ejemplares Similares