Modelo geométrico físico-matemático para satélites de observación sub-métricos
Descripción del Articulo
Revisa los métodos para mejorar la precisión en la posición horizontal de las imágenes ópticas sub-métricas PeruSAT-1, basadas en modelamiento geométrico orbital y datos de control terrestre. Actualmente, las imágenes PeruSAT-1 nos brindan detalles de la superficie terrestre con una precisión de 25...
Autor: | |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2021 |
Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
Repositorio: | UNMSM-Tesis |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/16843 |
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Revisa los métodos para mejorar la precisión en la posición horizontal de las imágenes ópticas sub-métricas PeruSAT-1, basadas en modelamiento geométrico orbital y datos de control terrestre. Actualmente, las imágenes PeruSAT-1 nos brindan detalles de la superficie terrestre con una precisión de 25 metros (CE90) sin uso de puntos de control en tierra (GCPs). Es ese sentido, el trabajo de investigación abordo los fundamentos físicos del modelamiento orbital en el caso del satélite PeruSAT-1, el cual permite predecir la posición real en terreno (x, y, z) desde las coordenadas de imagen (fila, columna) considerando las fuentes de distorsión como la órbita y orientación del satélite, forma y rotación de la tierra, la geometría de observación del sensor, entre otros. Asimismo, se analizó las ventajas de usar GCPs colectados con GPS diferencial, drone o cartografía existente, para mejorar la precisión horizontal mediante procedimientos de ajuste polinomial. Los resultados de esta evaluación serán de gran utilidad para los usuarios del Sistema Satelital PeruSAT-1 quienes requieren ortoimágenes para el desarrollo de sus aplicaciones con una precisión horizontal menor o igual a 5 m, tales como: cartografía/catastro, zonificación ecológica económica, Inventario de lagunas/glaciares, agricultura de precisión, monitoreo de ANP, monitoreo de vías, gestión de riesgos, entre otros. |
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Es ese sentido, el trabajo de investigación abordo los fundamentos físicos del modelamiento orbital en el caso del satélite PeruSAT-1, el cual permite predecir la posición real en terreno (x, y, z) desde las coordenadas de imagen (fila, columna) considerando las fuentes de distorsión como la órbita y orientación del satélite, forma y rotación de la tierra, la geometría de observación del sensor, entre otros. Asimismo, se analizó las ventajas de usar GCPs colectados con GPS diferencial, drone o cartografía existente, para mejorar la precisión horizontal mediante procedimientos de ajuste polinomial. Los resultados de esta evaluación serán de gran utilidad para los usuarios del Sistema Satelital PeruSAT-1 quienes requieren ortoimágenes para el desarrollo de sus aplicaciones con una precisión horizontal menor o igual a 5 m, tales como: cartografía/catastro, zonificación ecológica económica, Inventario de lagunas/glaciares, agricultura de precisión, monitoreo de ANP, monitoreo de vías, gestión de riesgos, entre otros.Perú. Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Vicerrectorado de Investigación y Posgrado. Programa de Promoción de Trabajo de Investigación para optar el Grado Académico de Bachiller. 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Escuela Profesional de FísicaFísica10710458https://orcid.org/0000-0003-3667-498276761382533056Llosa Demartini, Melchor NicolásGuevara Day, Walter Roberthttps://purl.org/pe-repo/renati/level#bachillerhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacion0726684506300994ORIGINALQuispe_ra.pdfQuispe_ra.pdfapplication/pdf4905009https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/fa349138-c7f2-4b64-b6c9-89b87776db8b/downloadaa94b40a844d81b3220b9ef7e1acda66MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/aae52653-81aa-4e93-b15c-85a4af6e1e54/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXTQuispe_ra.pdf.txtQuispe_ra.pdf.txtExtracted texttext/plain83526https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/1cb2a580-97b4-49ba-8053-55ed5ccc96b4/downloadf2686cc6d8195d6090450a16790be977MD55THUMBNAILQuispe_ra.pdf.jpgQuispe_ra.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg13071https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/ede400c0-b1f2-42aa-a7a3-77efe95402e6/download65c0ea40953b2a4106a4d42549195ddaMD5620.500.12672/16843oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/168432024-08-16 00:12:19.598https://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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