Determinación de la mejor clasificación de coberturas obtenidas con imágenes satelitales de radar, ópticas y su sinergia en el periodo 2015 – 2020 e implementación de un modelo de predicción de la pérdida de bosque al año 2030 en seis municipios de la Amazonia colombiana

Para poder determinar las zonas afectadas por el fenómeno de la deforestación y cambios en el uso del suelo, es posible valerse de algunas herramientas que permiten desarrollar estos y otro tipo de estudios sin necesidad estricta de econocimiento en campo, por medio de técnicas y procesamiento digital de imágenes, obteniendo resultados muy precisos y que reflejan la realidad. En este proyecto, por medio de un análisis multitemporal de imágenes satelitales de dos tipos de sensores de teledetección diferentes como lo son óptica (pasivo), radar (activo) y una sinergia óptica-radar, se identifican las zonas de deforestación y erosión de la región amazónica colombiana, haciendo uso de clasificaciones supervisadas por el algoritmo Random Forest y siguiendo la metodología de clasificación Corine Land Cover. Además, se evalúan los resultados de dichas clasificaciones con el índice Kappa, estableciendo así entre los tres métodos de captura de información cual resulta más eficiente en esta aplicación específica. Se determinan áreas de afectación y los cambios del suelo en los municipios de La Macarena del departamento del Meta, San Vicente del Caguán y Cartagena del Chairá del departamento del Caquetá, San José del Guaviare y Calamar del departamento del Guaviare. Validando los resultados con información tomada de fuentes oficiales y especializadas en la amazonia. Finalmente, con la obtención de los resultados, se aplica un modelo matemático autómata celular teniendo en cuenta variables significativas de fuentes oficiales, estas son procesadas por medio de la herramienta Dinamica Ego, con matrices de transición y pesos de evidencia que de soporte al análisis multitemporal y permita identificar las posibles zonas en riesgo de ser afectadas con el fenómeno de la deforestación.

• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/28015
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/28015
• Palabra clave: Radar; Sensores remotos; Amazonia; Deforestación; Ingeniería Catastral y Geodesia - Tesis y disertaciones académicas; Conservación de bosques; Procesamiento óptico de datos; Transmisión automática de imágenes; Deforestación - Sensores remotos; Predicciones geofísicas; Radar; Remote sensor; Amazon; Deforestation
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