Obtención de semillas de áreas quemadas mediante el procesamiento de imágenes Landsat utilizando los índices NBR Y NDVI

In this work the way seeds burned areas were obtained in the northern part of South America , using 266 images LANDSAT (5, 7 and 8) in the years 1998, 2003, 2004 , 2007, 2010 , 2013 and 2015 is presented in which he was presented Niño phenomenon . NBR and NDVI indices were used at two points for eac...

Full description

Autores:
García Gómez, Ana María
Moreno Arboleda, Alejandra
Moreno Isaza, Ana María
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2016
Institución:
Universidad de San Buenaventura
Repositorio:
Repositorio USB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/4235
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10819/4235
Palabra clave:
Imágenes Landsat
Índices NDVI y NBR
Áreas Quemadas
Semillas
Image Analysis
Burned Areas
Seeds
Sistemas de información geográfica
Incendios forestales
Protección del medio ambiente
Medio ambiente - estudio de casos
Clima
Cultivos agrícolas
Iconografía
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
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description In this work the way seeds burned areas were obtained in the northern part of South America , using 266 images LANDSAT (5, 7 and 8) in the years 1998, 2003, 2004 , 2007, 2010 , 2013 and 2015 is presented in which he was presented Niño phenomenon . NBR and NDVI indices were used at two points for each scene (pre and post fire) processing images in ESRI ArcGIS software , the Image Analysis tool. Was obtained as a result of the year with more area burned in the study area was 1998, followed by 2003 and the area more fires occurred in the period of time analyzed was that of the Path scene 5 - Row: 55, followed by the Path scene : 4 - Row: 55, which cover the southwest of Venezuela corresponding to the rock formations of the Cinaruco Galeras , in the region of the state of Apure .
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[2] Climate Prediction Center, “ENSO: Recent Evolution, Current Status and Predictions,” 2016. [Online]. Available: http://bit.ly/KDImPD.
[3] A. E. Melchori, “Algoritmo digital automático para estimar áreas queimadas em imagens de média resolucao da regiao do Jalapao,” 2014.
[4] G. M. Valencia, J. A. Anaya, and F. J. Caro-Lopera, “Implementación y evaluación del modelo Landsat Ecosystem Disturbance Adaptive Processing System ( LEDAPS ): estudio de caso en los Andes colombianos,” Revista de Teledetección, vol. 46, pp. 83–101, 2016.
[5] The Landsat Ecosystem Disturbance Adaptive Processing System (LEDAPS), “National Aeronautics and Space Administration,” 2011. [Online]. Available: http://go.nasa.gov/1EGeon3.
[6] G. Schmidt, C. Jenkerson, J. Masek, E. Vermote, and G. Feng, “Landsat Ecosystem Disturbance Adaptive Processing System (LEDAPS) Algorithm Description,” 2013.
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spelling Comunidad Científica y AcadémicaValencia Hernández, Germán Mauricio0b0de270-3950-4c9e-bee4-a98f71e49199-1García Gómez, Ana Maríae2d6d767-28e0-49c7-ba7a-646e974d519d-1Moreno Arboleda, Alejandra1bb92c4b-a647-4e7d-ae07-fd0b4590024a-1Moreno Isaza, Ana Maríae54bd886-fa4b-41cf-9d6a-3a5e6048cae0-12017-07-27T14:58:03Z2017-07-27T14:58:03Z20162017-07-27In this work the way seeds burned areas were obtained in the northern part of South America , using 266 images LANDSAT (5, 7 and 8) in the years 1998, 2003, 2004 , 2007, 2010 , 2013 and 2015 is presented in which he was presented Niño phenomenon . NBR and NDVI indices were used at two points for each scene (pre and post fire) processing images in ESRI ArcGIS software , the Image Analysis tool. Was obtained as a result of the year with more area burned in the study area was 1998, followed by 2003 and the area more fires occurred in the period of time analyzed was that of the Path scene 5 - Row: 55, followed by the Path scene : 4 - Row: 55, which cover the southwest of Venezuela corresponding to the rock formations of the Cinaruco Galeras , in the region of the state of Apure .En este trabajo se presenta la forma como se obtuvieron semillas de áreas quemadas en la zona norte de Sur América, usando 266 imágenes LANDSAT (5, 7 y 8) en los años 1998, 2003, 2004, 2007, 2010, 2013 y 2015 en los cuales se presentó fenómeno del niño. Se utilizaron los índices NDVI y NBR en dos momentos para cada escena (pre y post fuego) procesando las imágenes en el software ArcGis de ESRI, con la herramienta Image Analysis. Se obtuvo como resultado que el año con más área se quemó en la zona de estudio fue el 1998, seguido por el año 2003 y la zona que más incendios presentó en el período de tiempo analizado fue la de la escena Path:5-Row:55, seguida de la escena Path:4-Row:55, las cuales abarcan el sur occidente de Venezuela que corresponde a las formaciones rocosas de las Galeras del Cinaruco, en la región del estado de Apure.pdf42 páginasRecurso en lineaapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10819/4235spaIngenieriasEspecialización en Sistemas de Información GeograficaMedellínAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaPor medio de este formato manifiesto mi voluntad de AUTORIZAR a la Universidad de San Buenaventura, Sede Bogotá, Seccionales Medellín, Cali y Cartagena, la difusión en texto completo de manera gratuita y por tiempo indefinido en la Biblioteca Digital Universidad de San Buenaventura, el documento académico-investigativo objeto de la presente autorización, con fines estrictamente educativos, científicos y culturales, en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión Andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995 y demás normas generales sobre derechos de autor. Como autor manifiesto que el presente documento académico-investigativo es original y se realiza sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto, la obra es de mi exclusiva autora y poseo la titularidad sobre la misma. La Universidad de San Buenaventura no será responsable de ninguna utilización indebida del documento por parte de terceros y será exclusivamente mi responsabilidad atender personalmente cualquier reclamación que pueda presentarse a la Universidad. Autorizo a la Biblioteca Digital de la Universidad de San Buenaventura convertir el documento al formato que el repositorio lo requiera (impreso, digital, electrónico o cualquier otro conocido o por conocer) o con fines de preservación digital. Esta autorización no implica renuncia a la facultad que tengo de publicar posteriormente la obra, en forma total o parcial, por lo cual podrá, dando aviso por escrito con no menos de un mes de antelación, solicitar que el documento deje de estar disponible para el público en la Biblioteca Digital de la Universidad de San Buenaventura, así mismo, cuando se requiera por razones legales y/o reglas del editor de una revista.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2[1] Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM), “Incendios de la Cobertura Vegetal,” 2016. [Online]. Available: http://bit.ly/2bQRVt0.[2] Climate Prediction Center, “ENSO: Recent Evolution, Current Status and Predictions,” 2016. [Online]. Available: http://bit.ly/KDImPD.[3] A. E. Melchori, “Algoritmo digital automático para estimar áreas queimadas em imagens de média resolucao da regiao do Jalapao,” 2014.[4] G. M. Valencia, J. A. Anaya, and F. J. Caro-Lopera, “Implementación y evaluación del modelo Landsat Ecosystem Disturbance Adaptive Processing System ( LEDAPS ): estudio de caso en los Andes colombianos,” Revista de Teledetección, vol. 46, pp. 83–101, 2016.[5] The Landsat Ecosystem Disturbance Adaptive Processing System (LEDAPS), “National Aeronautics and Space Administration,” 2011. [Online]. Available: http://go.nasa.gov/1EGeon3.[6] G. Schmidt, C. Jenkerson, J. Masek, E. Vermote, and G. Feng, “Landsat Ecosystem Disturbance Adaptive Processing System (LEDAPS) Algorithm Description,” 2013.Universidad de San Buenaventura - MedellínBiblioteca USB Medellín (San Benito): CD-3958tBiblioteca Digital Universidad de San BuenaventuraImágenes LandsatÍndices NDVI y NBRÁreas QuemadasSemillasImage AnalysisBurned AreasSeedsSistemas de información geográficaIncendios forestalesProtección del medio ambienteMedio ambiente - estudio de casosClimaCultivos agrícolasIconografíaEspecialista en Sistemas de Información GeográficaObtención de semillas de áreas quemadas mediante el procesamiento de imágenes Landsat utilizando los índices NBR Y NDVITrabajo de grado - PregradoTrabajo de Gradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fPublicationORIGINALObtencion_Semillas_Areas_Garcia_2016.pdfObtencion_Semillas_Areas_Garcia_2016.pdfapplication/pdf2322139https://bibliotecadigital.usb.edu.co/bitstreams/4288c85d-5e8b-48b9-9fc0-4d494a98aadc/download18710a98c0467b802e7a7c6b2d23f83dMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82071https://bibliotecadigital.usb.edu.co/bitstreams/c3b6f822-dfc8-4c71-81a8-e36ea45150ab/download0c7b7184e7583ec671a5d9e43f0939c0MD52TEXTObtencion_Semillas_Areas_Garcia_2016.pdf.txtObtencion_Semillas_Areas_Garcia_2016.pdf.txtExtracted texttext/plain48507https://bibliotecadigital.usb.edu.co/bitstreams/34d167ad-fbe2-49a3-9d4a-c427e9a66ab3/downloadfbca90efbcfadad3d9d9de0d091eeaeeMD53THUMBNAILObtencion_Semillas_Areas_Garcia_2016.pdf.jpgObtencion_Semillas_Areas_Garcia_2016.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg7083https://bibliotecadigital.usb.edu.co/bitstreams/8288ba25-bfad-4bb8-bbea-19e21c6cd44a/download3e4be8ef08853ab506f86bd465f0c910MD5410819/4235oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/42352023-02-24 11:31:35.383http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/https://bibliotecadigital.usb.edu.coRepositorio Institucional Universidad de San Buenaventura Colombiabdigital@metabiblioteca.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