Desarrollo de una metodología basada en el empleo de imágenes de satélite para el estudio de los sistemas de humedales de Puna y Jalca, y su influencia sobre el balance hídrico en la cuenca Chancay-Lambayeque

• Autor: Leyva Molina, Walter Martín
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: UNMSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/19216
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12672/19216
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Geofísica--Perú; Teledetección; Cuencas hidrográficas--Perú; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.04

Desarrolla una metodología para la detección, mapeo y monitoreo de HAA en la cabecera de la cuenca Chancay – Lambayeque, utilizando imágenes gratuitas procedentes de los sensores TM, ETM, OLI y MODIS de los satélites Landsat y Terra, respectivamente. El área de estudio corresponde a la cabecera de cuenca Chancay – Lambayeque ubicada sobre los 3 200 m.s.n.m, dentro de la biorregión Jalca. Esta se dividió en dos zonas de análisis, la Zona 1 corresponde a la cabecera ubicada sobre el distrito de San Juan de Licupis (provincia de Chota), y la Zona 2 está ubicada sobre los distritos de Pulan (provincia de Santa Cruz) y Hualgayoc (provincia de Hualgayoc), ambas en Cajamarca. En una primera fase, se analizaron 12 imágenes TM, ETM+ y OLI, con el objetivo de identificar y delimitar HAA. Se seleccionó como área piloto a la Zona 1, ya que en esta se puede obtener el comportamiento espectral más puro de los HAA debido a la menor actividad antrópica. Como primer paso se realizó el preprocesamiento (corrección radiométrica y atmosférica) de las imágenes para obtener la imagen de reflectancia de la superficie y luego aplicar la Transformación Tasseled Cap (TCT), la cual nos permite reducir el número de datos en las bandas multiespectrales a los tres componentes principales denominados: Brillo, Verdor y Humedad. Luego de ello, se realiza una categorización monitoreada con el método de Máxima Verosimilitud de la imagen compuesta por las tres bandas TCT, a partir de la cual se determinó la distribución y extensión de los HAA. El proceso de validación involucró la correlación de la información obtenida del proceso de clasificación de la data satelital con los puntos de control recolectados en campo (puntos GPS y fotografías). Esta comparación es expresada a través de una matriz de error. Los resultados obtenidos han logrado detectar y mapear 759.87 ha de HAA de un área total de análisis de 3 736.9 ha, conformando el 20.34% del área total, con fiabilidad de 96.1%, en un área donde los tipos de cobertura del suelo tienen una firma espectral similar, lo cual, aunado con la presencia constante de humedad, que es propio de la biorregión jalca, generan mayor valor para el trabajo. La segunda fase, se centró en la generación de series temporales de las imágenes de NDVI, NDWI y las bandas TCT calculados a partir de las imágenes producto de reflectancia de la superficie del sensor MODIS (MOD09A1), en los HAA’s ya identificados. Dichas series fueron correlacionadas con datos de precipitación de la misión TRMM para poder inferir posibles relaciones de causa-efecto. Para esta segunda fase se analizó el comportamiento promedio de cinco HAA’s de la Zona 1 y seis de la Zona 2. Se observó una alta correlación entre el NDWI con la Precipitación con un nivel de confianza mayor al 99%. En caso de las bandas TCT, se obtuvo una alta correlación entre el Verdor con la Precipitación y el Índice C, con un nivel de confianza mayor al 99%; y la Humedad obtuvo una alta correlación con el Índice C, con un nivel de confianza mayor al 99%.