Identificación y cuantificación de estructuras oceánicas de mesoescala en el sistema de afloramiento peruano a través de sensores remotos

Descripción del Articulo

Utiliza imágenes satelitales de temperatura superficial del mar (TSM) del sensor Modis-Aqua para identificar y caracterizar la ocurrencia de frentes oceánicos en el sistema de afloramiento marino peruano, del 2003 al 2015. Se calcularon los frentes con el algoritmo SIED de Cayula-Cornillon y gradien...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Paulino Rojas, Carlos Jorge
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2017
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/6647
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12672/6647
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Oceanografía - Sensores remotos
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description Utiliza imágenes satelitales de temperatura superficial del mar (TSM) del sensor Modis-Aqua para identificar y caracterizar la ocurrencia de frentes oceánicos en el sistema de afloramiento marino peruano, del 2003 al 2015. Se calcularon los frentes con el algoritmo SIED de Cayula-Cornillon y gradientes térmicos con el operador de Sobel. Se usó un tamaño de ventana de 16x16 pixeles y un kernel mixto de 5-7 pixeles, porque cuantitativa y cualitativamente permite mayor detección de frentes y bordes continuos tanto en zonas costeras de afloramiento como en la región oceánica. Se elaboró histogramas de eficiencia de detección de frentes oceánicos, a partir del número total de pixeles de frentes y gradientes, ambos asociados a 100 clases de gradientes, obteniéndose 3 umbrales de gradientes para realizar una clasificación de frentes; clase 1 (0.042°CKm-1). Los frentes oceánicos de clase 3 y 4 están relacionados a alta intensidad de gradiente y se localizan en la región de afloramiento costero, mientras que la clase 1 y 2 están asociados a gradientes de baja intensidad y localizados en la región oceánica. Se encontró una correlación positiva en términos de eficiencia de detección de frentes oceánicos, con un coeficiente de correlación lineal de 0,9748, lo cual demuestra un alto grado de relación lineal entre el número de pixeles de frentes y el número de pixeles de gradiente usando una dilatación de 2 pixeles para ambas variables. Asimismo, se determinó que existe una correlación positiva con un coeficiente de correlación lineal de 0,9812 entre la detección de frentes y su gradiente asociado, usando una dilatación de 2 pixeles para los frentes y 6 pixeles para los gradientes, confirmando las cuatro clases de frentes oceánicos propuestos de acuerdo a los umbrales de gradientes. Los frentes oceánicos y gradientes térmicos presentaron un patrón de distribución estacional recurrente en el sistema de afloramiento marino peruano. Se propone tres zonas con características cuantitativas propias de acuerdo a la localización de las clases de frentes: frentes de afloramiento de clase 4, frentes costeros-oceánicos de clase 3 y frentes oceánicos de clase 1 y 2.
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Se usó un tamaño de ventana de 16x16 pixeles y un kernel mixto de 5-7 pixeles, porque cuantitativa y cualitativamente permite mayor detección de frentes y bordes continuos tanto en zonas costeras de afloramiento como en la región oceánica. Se elaboró histogramas de eficiencia de detección de frentes oceánicos, a partir del número total de pixeles de frentes y gradientes, ambos asociados a 100 clases de gradientes, obteniéndose 3 umbrales de gradientes para realizar una clasificación de frentes; clase 1 (0.042°CKm-1). Los frentes oceánicos de clase 3 y 4 están relacionados a alta intensidad de gradiente y se localizan en la región de afloramiento costero, mientras que la clase 1 y 2 están asociados a gradientes de baja intensidad y localizados en la región oceánica. Se encontró una correlación positiva en términos de eficiencia de detección de frentes oceánicos, con un coeficiente de correlación lineal de 0,9748, lo cual demuestra un alto grado de relación lineal entre el número de pixeles de frentes y el número de pixeles de gradiente usando una dilatación de 2 pixeles para ambas variables. Asimismo, se determinó que existe una correlación positiva con un coeficiente de correlación lineal de 0,9812 entre la detección de frentes y su gradiente asociado, usando una dilatación de 2 pixeles para los frentes y 6 pixeles para los gradientes, confirmando las cuatro clases de frentes oceánicos propuestos de acuerdo a los umbrales de gradientes. Los frentes oceánicos y gradientes térmicos presentaron un patrón de distribución estacional recurrente en el sistema de afloramiento marino peruano. Se propone tres zonas con características cuantitativas propias de acuerdo a la localización de las clases de frentes: frentes de afloramiento de clase 4, frentes costeros-oceánicos de clase 3 y frentes oceánicos de clase 1 y 2.TesisspaUniversidad Nacional Mayor de San MarcosPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Repositorio de Tesis - UNMSMUniversidad Nacional Mayor de San Marcosreponame:UNMSM-Tesisinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMOceanografía - Sensores remotoshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11Identificación y cuantificación de estructuras oceánicas de mesoescala en el sistema de afloramiento peruano a través de sensores remotosinfo:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDUMagíster en Ciencias Ambientales con mención en Gestión y Ordenamiento Ambiental del TerritorioUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ingeniería Geológica, Minera, Metalúrgica y Geográfica. Unidad de PosgradoMaestriaCiencias Ambientales con mención en Gestión y Ordenamiento Ambiental del Territorio17402784https://orcid.org/0000-0002-5821-5886Espino Sánchez, Marco AntonioArévalo Gómez, Walter AparicioMayor Pastor, SantiagoQuispe Ramos, Danielhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis070223040905078608171617LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/f047f31b-4c79-44cc-86a3-75cda654ccce/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALPaulino_rc.pdfPaulino_rc.pdfapplication/pdf13122062https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/a9e3d9cc-4780-4dab-b4ee-8d57a40e82f7/download2b9f3a792974325892ae5209b8019e0fMD53TEXTPaulino_rc.pdf.txtPaulino_rc.pdf.txtExtracted texttext/plain102771https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/48505d3e-f60b-4121-8307-ed2a6670bc69/download9e5508543a992f7ed6068fb5bcb109fdMD56THUMBNAILPaulino_rc.pdf.jpgPaulino_rc.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg16128https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/7a1f3f48-6dec-4ab8-8366-aabdbbb8ce03/download4901505976a7e9952c2f0369e34b7c60MD5720.500.12672/6647oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/66472024-08-15 23:52:20.097https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://cybertesis.unmsm.edu.peCybertesis UNMSMcybertesis@unmsm.edu.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