Determinación de Zonas con Mayor Estabilidad Ambiental en el Complejo de Páramos Guantiva la Rusia mediante Índices Espectrales

El procesamiento de imágenes satelitales para determinar zonas con mayor estabilidad ambiental mediante índices espectrales, permite actualizar la información cartográfica de la zona de estudio, ya que a futuro se podrá utilizar esta cartografía para múltiples investigaciones relacionados con la pro...

Full description

Autores:
Valero Carvajal, Camila Vanessa
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Universidad Santo Tomás
Repositorio:
Repositorio Institucional USTA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.usta.edu.co:11634/2506
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/11634/2506
Palabra clave:
Environmental Stability
Spectral Indexes
Satellite Images
Ecosystem Health
Biomes
Estabilidad Ambiental
Índices Espectrales
Imágenes Satelitales
Salud Ecosistémica
Biomas
Ingeniería Ambiental
Cartografía
Ecosistema
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
Description
Summary:El procesamiento de imágenes satelitales para determinar zonas con mayor estabilidad ambiental mediante índices espectrales, permite actualizar la información cartográfica de la zona de estudio, ya que a futuro se podrá utilizar esta cartografía para múltiples investigaciones relacionados con la protección, recuperación y conservación de biomas. Por lo anterior, junto con el grupo de Percepción Remota del CIAF, se realizará el procesamiento de imágenes satelitales para posteriormente aplicar una técnica basada en el método de análisis de sistemas dinámicos denominada “análisis de varianza media”, donde se analizan las condiciones de las coberturas vegetales mediante los datos estadísticos arrojados por el índice espectral para determinar los biomas con mayor estabilidad ambiental del complejo de páramos Guantiva la Rusia, así mismo, este documento ilustra el enfoque de estudio hacia la salud ecosistémica del complejo de páramos bajo el análisis y modelamiento espacial de los índices espectrales.