Estimación del índice de vegetación procedente del sensor AVHRR transportado por la serie de satélites NOAA (1981-2012) y su aplicación como un indicador de la desertificación en el Perú

• Autor: Xu, Han
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: UNMSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/21325
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12672/21325
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Climatología; Desertificación; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.03.01

Estima el índice de vegetación (NDVI) en el Perú usando datos imágenes del sensor AVHRR/NOAA para proponerlo como un indicador de la desertificación en el Perú. Los datos son adquiridos del portal de CLASS/NOAA, de nivel 1b, de resolución espacial de 1 km y temporal de 12 horas. Los datos originales están almacenados en números digitales binarios de 10 bits en archivos de formato LAC. Se procesaron un total de 15988 imágenes de los sensores AVHRR/2 y /3 de la serie de satélites NOAA para el área de estudio que abarca entre las latitudes de 0º a 19º S y las longitudes de 82º a 68. 5º W. Se desarrolló un algoritmo en lenguaje de programación IDL que automatiza el procesamiento de las imágenes que incluye las correcciones atmosférica y geométrica, el filtrado de nubes y redimensionado de los datos de cada imagen diaria. Al comparar con los resultados obtenidos usando el software ENVI, se obtuvieron los mismos valores de la reflectancia de los canales 1, 2 y 3a, y una mínima diferencia de valor de temperatura para los canales 3b, 4 y 5. Se discutió la consistencia de la base de datos de la serie de satélites NOAA y la eficiencia de la técnica de filtrado de nubes CLAVR. Se calculó los índices de NDVI y VCI diarios a partir de la reflectancia estimada, y los datos mensuales usando el compuesto de valores máximos para el periodo de enero de 1982 a abril de 2019 (448 meses). Se compararon los ciclos anuales del NDVI de AVHRR de distintos periodos con el de MODIS para encontrar una climatología más adecuada, con la cual se calculó la anomalía mensual de los índices. Se analizó los mapas anuales, estacionales del NDVI y de su anomalía, también de la desviación estándar y los diagramas de Hovmoller. Se obtuvo las series de los índices y sus tendencias por regiones y departamentos. Se identificó siete posibles zonas de desertificación mediante mapas de tendencias del NDVI y VCI. De acuerdo de los resultados obtenidos, el NDVI tuvo un valor inferior a 0.2 en la región costera, un rango de 0.2 a 0.5 en la sierra, se registró mayor intensidad (> 0.5) y anomalías positivas en la selva durante el periodo de 1985 a 2019. La tendencia decadal fue positiva en todas las regiones, donde, la intensidad fue mayor en la selva (+0.14 por década) y menor en la costa (+0.05 por década), mientras que, se observó regiones pequeñas de tendencias negativas del NDVI (hasta -0.2 por década) y del VCI (hasta -0.11 por década), éstas son consideradas como posibles zonas desertificadas, se propusieron dos posibles causas de la desertificación, entre ellas, cinco zonas de la región de costa (Piura, Chiclayo, Chicama, Pisco y Majes) fueron calificadas como consecuencia de la agricultura intensiva mientras que, la desertificación de Pucallpa y de Huepetuhe fue considerada como producto de la expansión urbana. El proceso de desertificación de las zonas costeras fue observado en el periodo de 1997 a 2006, donde, la mayor decrecimiento fue registrado en las zonas de Piura, Chiclayo y Chicama con tendencias de -0.29, -0.36 y -0.27 por década respectivamente, durante el periodo de 2007 a 2018, se ocurrió un proceso de recuperación registrándose tendencias positivas en dichas zonas mientras que, se observó tendencias negativas en las dos zonas de la selva alcanzando un valor de -0.25 por década en Huepetuhe.