Distribución de los tipos de costra biológica del suelo en la Reserva Nacional de Lachay (Lima) en base al análisis multiespectral de sensores remotos
Descripción del Articulo
A lo largo de la costa del Perú, en el desierto de Atacama-Sechura, existen zonas con características ambientales que permiten el desarrollo de la costra biológica del suelo (CBS). No obstante, el conocimiento de las CBS en el Perú es limitado debido a que apenas se están iniciando estudios relacion...
Autor: | |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2019 |
Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
Repositorio: | UNMSM-Tesis |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/10190 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12672/10190 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Ecosistemas Reserva Nacional Lomas de Lachay (Perú) Parques y reservas nacionales - Perú Sensores remotos https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.06.10 |
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Distribución de los tipos de costra biológica del suelo en la Reserva Nacional de Lachay (Lima) en base al análisis multiespectral de sensores remotos Espíndola Cáceres, Walter David Ecosistemas Reserva Nacional Lomas de Lachay (Perú) Parques y reservas nacionales - Perú Sensores remotos https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.06.10 |
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A lo largo de la costa del Perú, en el desierto de Atacama-Sechura, existen zonas con características ambientales que permiten el desarrollo de la costra biológica del suelo (CBS). No obstante, el conocimiento de las CBS en el Perú es limitado debido a que apenas se están iniciando estudios relacionados a este tipo de comunidades, poniendo en condición crítica el manejo y la conservación de estas y de su ambiente. El objetivo de la investigación fue identificar, clasificar y documentar la distribución geográfica de la CBS en la Reserva Nacional de Lachay durante la época seca en base a información satelital y al análisis de sus características espectrales. Mediante el uso del escalamiento multidimensional (NMDS) se lograron caracterizar cinco tipos de CBS en base a composición comunitaria, aspectos topográficos como altitud a la cual se desarrollan, y propiedades físicas como la resistencia mecánica a la penetración. En cuanto al análisis de las características espectrales, clasificación, y distribución de las CBS a partir de las imágenes satélite Landsat 8, se utilizó el algoritmo de aprendizaje de máquinas Random Forest, obteniéndose una precisión global de 87.32% con un índice Kappa de 0.84, mostrando una casi perfecta relación positiva entre la clasificación producida en el mapa y la realidad. Se estimó la extensión de las CBS en la Reserva Nacional (incluyendo zona de amortiguamiento) de 59.84 km2 (71% del área total), siendo la CBS lisa oscura la de mayor extensión, abarcando unos 22.21 km2 (26% de toda la CBS). Estos resultados demuestran el logro de cartografiar las CBS con casi perfecta precisión y en mínima inversión de tiempo. Además, abre la posibilidad de realizar trabajos posteriores como extender la detección y cartografiar CBS en toda la costa, realizar modelos de distribución e interacción de especies/comunidades, y monitoreo de procesos de perturbación natural y/o antropogénica. |
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Se estimó la extensión de las CBS en la Reserva Nacional (incluyendo zona de amortiguamiento) de 59.84 km2 (71% del área total), siendo la CBS lisa oscura la de mayor extensión, abarcando unos 22.21 km2 (26% de toda la CBS). Estos resultados demuestran el logro de cartografiar las CBS con casi perfecta precisión y en mínima inversión de tiempo. Además, abre la posibilidad de realizar trabajos posteriores como extender la detección y cartografiar CBS en toda la costa, realizar modelos de distribución e interacción de especies/comunidades, y monitoreo de procesos de perturbación natural y/o antropogénica.TesisspaUniversidad Nacional Mayor de San MarcosPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Universidad Nacional Mayor de San MarcosRepositorio de Tesis - UNMSMreponame:UNMSM-Tesisinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMEcosistemasReserva Nacional Lomas de Lachay (Perú)Parques y reservas nacionales - PerúSensores remotoshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.06.10Distribución de los tipos de costra biológica del suelo en la Reserva Nacional de Lachay (Lima) en base al análisis multiespectral de sensores remotosinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUBiólogo con mención en BotánicaUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Biológicas. Escuela Profesional de Ciencias BiológicasTitulo ProfesionalCiencias Biológicas09348713https://orcid.org/0000-0002-7566-5205Cano Echevarría, Asunción AlipioRoque Gamarra, José EduardoOpisso Mejía, Jazmín Alexandrahttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis076395780812701309337584LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/78fda329-0265-4b5a-a0a4-6a55ac6c4310/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALEspindola_cw.pdfEspindola_cw.pdfapplication/pdf11756411https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/907b5b19-0fbd-440d-9259-ad5d2138a73a/download1c083c2ef72084a10f87ee7c0af56d31MD53TEXTEspindola_cw.pdf.txtEspindola_cw.pdf.txtExtracted texttext/plain101963https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/446dbf80-834e-47b8-b7be-4f5f38174f4a/downloadee0bdade0f5d978118dacccdd142a937MD56THUMBNAILEspindola_cw.pdf.jpgEspindola_cw.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg14134https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/6fcb04a5-9931-431a-a3fa-1088c0e01505/download6ec4d32b2565eed27f537c95009675ecMD5720.500.12672/10190oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/101902024-08-16 00:51:20.901https://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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 |
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