Análisis espacio temporal de la cobertura forestal empleando imágenes Sar y Ópticas a través de la plataforma Google Earth Engine.
El presente trabajo muestra el empleo de los catálogos de datos de Sentinel – 1 (radar) y Landsat 8 (óptica) disponibles en la plataforma de Google Earth Engine (GEE), los cuales se usaron para el monitoreo y cuantificación de áreas deforestadas en la cuenca del rio Nocaimani; a partir de la combina...
- Autores:
-
Calderón Montoya, Oscar Guillermo
Córdoba Bravo, Cristhian Andrés
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad de Manizales
- Repositorio:
- RIDUM - Repositorio Institucional Universidad de Manizales
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:ridum.umanizales.edu.co:20.500.12746/6620
- Acceso en línea:
- https://ridum.umanizales.edu.co/xmlui/handle/20.500.12746/6620
- Palabra clave:
- Sistemas de Información geográfica (SIG)
Deforestación - Amazonas
- Rights
- License
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es
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El presente trabajo muestra el empleo de los catálogos de datos de Sentinel – 1 (radar) y Landsat 8 (óptica) disponibles en la plataforma de Google Earth Engine (GEE), los cuales se usaron para el monitoreo y cuantificación de áreas deforestadas en la cuenca del rio Nocaimani; a partir de la combinación de estos con el algoritmo de random forest (RF). En donde la interpretación de la retrodispersión en los datos de radar producía confusión se identificaban con mayor facilidad con las imágenes ópticas y viceversa, tales como agua abierta y la vegetación inundada. Como resultado se obtuvo la identificación del momento de la afectación en septiembre de 2020 y la cuantificación del área afectada hasta agosto de 2021.. |
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