Análisis temporal del contenido de humedad mediante técnicas de teledetección en la región de la Mojana-Colombia en los años de 1993 hasta 2019
Contiene: Mapas de Balance Hídrico, Mapas de Índices Espectrales
- Autores:
-
Lobatón Álvarez, Juan Diego
Suache Ospina, Juan Guillermo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad de Ibagué
- Repositorio:
- Repositorio Universidad de Ibagué
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unibague.edu.co:20.500.12313/4392
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/20.500.12313/4392
- Palabra clave:
- Región La Mojana (Colombia) - Humedad - Teledetección (1993-2019)
Teledetección
Índices espectrales
Contenido de humedad
Balance Hídrico
Teledetection
Water Balance
Spectral Index
Moisture Content
- Rights
- openAccess
- License
- http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
| id |
UNIBAGUE2_aefa2b69fad5b3cf6b596a36d5517161 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.unibague.edu.co:20.500.12313/4392 |
| network_acronym_str |
UNIBAGUE2 |
| network_name_str |
Repositorio Universidad de Ibagué |
| repository_id_str |
|
| dc.title.spa.fl_str_mv |
Análisis temporal del contenido de humedad mediante técnicas de teledetección en la región de la Mojana-Colombia en los años de 1993 hasta 2019 |
| title |
Análisis temporal del contenido de humedad mediante técnicas de teledetección en la región de la Mojana-Colombia en los años de 1993 hasta 2019 |
| spellingShingle |
Análisis temporal del contenido de humedad mediante técnicas de teledetección en la región de la Mojana-Colombia en los años de 1993 hasta 2019 Región La Mojana (Colombia) - Humedad - Teledetección (1993-2019) Teledetección Índices espectrales Contenido de humedad Balance Hídrico Teledetection Water Balance Spectral Index Moisture Content |
| title_short |
Análisis temporal del contenido de humedad mediante técnicas de teledetección en la región de la Mojana-Colombia en los años de 1993 hasta 2019 |
| title_full |
Análisis temporal del contenido de humedad mediante técnicas de teledetección en la región de la Mojana-Colombia en los años de 1993 hasta 2019 |
| title_fullStr |
Análisis temporal del contenido de humedad mediante técnicas de teledetección en la región de la Mojana-Colombia en los años de 1993 hasta 2019 |
| title_full_unstemmed |
Análisis temporal del contenido de humedad mediante técnicas de teledetección en la región de la Mojana-Colombia en los años de 1993 hasta 2019 |
| title_sort |
Análisis temporal del contenido de humedad mediante técnicas de teledetección en la región de la Mojana-Colombia en los años de 1993 hasta 2019 |
| dc.creator.fl_str_mv |
Lobatón Álvarez, Juan Diego Suache Ospina, Juan Guillermo |
| dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Hernández López, Jorge Armando |
| dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Lobatón Álvarez, Juan Diego Suache Ospina, Juan Guillermo |
| dc.contributor.jury.none.fl_str_mv |
Posada Correa, Gina Carolina |
| dc.subject.armarc.none.fl_str_mv |
Región La Mojana (Colombia) - Humedad - Teledetección (1993-2019) |
| topic |
Región La Mojana (Colombia) - Humedad - Teledetección (1993-2019) Teledetección Índices espectrales Contenido de humedad Balance Hídrico Teledetection Water Balance Spectral Index Moisture Content |
| dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv |
Teledetección Índices espectrales Contenido de humedad Balance Hídrico |
| dc.subject.proposal.eng.fl_str_mv |
Teledetection Water Balance Spectral Index Moisture Content |
| description |
Contiene: Mapas de Balance Hídrico, Mapas de Índices Espectrales |
| publishDate |
2024 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2024-08-23T20:14:48Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2024-08-23T20:14:48Z |
| dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2024 |
| dc.type.none.fl_str_mv |
Trabajo de grado - Pregrado |
| dc.type.coar.none.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| dc.type.content.none.fl_str_mv |
Text |
| dc.type.driver.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| dc.type.redcol.none.fl_str_mv |
http://purl.org/redcol/resource_type/TP |
| dc.type.version.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
| format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| status_str |
acceptedVersion |
| dc.identifier.citation.none.fl_str_mv |
Lobatón Álvarez, J. D. & Suache Ospina, J. G. (2024) Análisis temporal del contenido de humedad mediante técnicas de teledetección en la región de La Mojana-Colombia En Los Años De 1993 hasta 2019. [Trabajo de grado, Universidad de Ibagué]. https://hdl.handle.net/20.500.12313/4392 |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://hdl.handle.net/20.500.12313/4392 |
| identifier_str_mv |
Lobatón Álvarez, J. D. & Suache Ospina, J. G. (2024) Análisis temporal del contenido de humedad mediante técnicas de teledetección en la región de La Mojana-Colombia En Los Años De 1993 hasta 2019. [Trabajo de grado, Universidad de Ibagué]. https://hdl.handle.net/20.500.12313/4392 |
| url |
https://hdl.handle.net/20.500.12313/4392 |
| dc.language.iso.none.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.references.none.fl_str_mv |
Aguilera. (2004). LA MOJANA: RIQUEZA NATURAL Y POTENCIAL ECONÓMICO. Perea Ardila, M. A., Leal Villamil, J., & Oviedo Barrero, F. (2021). Caracterización espectral y monitoreo de bosques de manglar con Teledetección en el litoral Pacífico colombiano: Bajo Baudó, Chocó. La Granja, 34(2). https://doi.org/10.17163/lgr.n34.2021.02 Pereira, A. A., Teixeira, F. R., Libonati, R., Melchiori, E. A., & Carvalho, L. M. T. (2016). AVALIAÇÃO DE ÍNDICES ESPECTRAIS PARA IDENTIFICAÇÃO DE ÁREAS QUEIMADAS NO CERRADO UTILIZANDO DADOS LANDSAT TM. Revista Brasileira de Cartografia, 68(8). https://doi.org/10.14393/rbcv68n8-44386 Álvarez-Mozos, J., Casalí, J., González-Audícana, M., & López, J. J. (2005). ESTIMACIÓN DE LA HUMEDAD SUPERFICIAL DEL SUELO MEDIANTE TELEDETECCIÓN RADAR EN PRESENCIA DE UNA CUBIERTA DE CEREAL. Rodriguez-Iturbe, I. (2000). Ecohydrology: A hydrologic perspective of climate-soil-vegetation dynamics. In Water Resources Research (Vol. 36, Issue 1). https://doi.org/10.1029/1999WR900210 Sacristán Romero, F. (2005). La Teledetección satelital y los sistemas de protección ambiental. Civilizar, 5(9). https://doi.org/10.22518/16578953.701 Sánchez, J. (2015). Evapotranspiración. Concepto de Evapotranspiración. Utilidad. Unidades. Universidad de Salamanca. Santillán Gutiérrez, E., Davila-Vazquez, G., de Anda Sánchez, J., & Díaz Torres, J. de J. (2013). Estimación del balance hídrico mediante variables climáticas, en la cuenca del río Cazones, Veracruz, México. Revista Ambiente e Agua, 8(3). https://doi.org/10.4136/ambi-agua.1147 Sarteshnizi, R. E., Vayghan, S. S., & Jazirian, I. (2023). ESTIMATION OF SOIL MOISTURE USING SENTINEL-1 AND SENTINEL-2 IMAGES. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 10(4/W1-2022). https://doi.org/10.5194/isprs-annals-X-4-W1-2022-137-2023 Saxton, K. E., & Rawls, W. J. (2006). Soil Water Characteristic Estimates by Texture and Organic Matter for Hydrologic Solutions. Soil Science Society of America Journal, 70(5). https://doi.org/10.2136/sssaj2005.0117 Schaap, M. G., Leij, F. J., & Van Genuchten, M. T. (2001). Rosetta: A computer program for estimating soil hydraulic parameters with hierarchical pedotransfer functions. Journal of Hydrology, 251(3–4). https://doi.org/10.1016/S0022-1694(01)00466-8 Schwartz, U. (2016). Factors affecting channel infiltration of floodwaters in Nahal Zin basin, Negev desert, Israel. Hydrological Processes, 30(20). https://doi.org/10.1002/hyp.10826 Shamal, S. A. M., & Weatherhead, K. (2014). Assessing spectral similarities between rainfed and irrigated croplands in a humid environment for irrigated land mapping. Outlook on Agriculture, 43(2). https://doi.org/10.5367/oa.2014.0168 Soriano Soto, M. D., & García-España Soriano, L. (2020). Precipitación. https://riunet.upv.es:443/handle/10251/146445 Tajudin, N., Ya’acob, N., Ali, D. M., & Adnan, N. A. (2021). Soil moisture index estimation from Landsat 8 images for prediction and monitoring landslide occurrences in Ulu Kelang, Selangor, Malaysia. International Journal of Electrical and Computer Engineering, 11(3). https://doi.org/10.11591/ijece.v11i3.pp2101-2108 Tomasella, J., & Hodnett, M. (2004). Pedotransfer functions for tropical soils. In Developments in Soil Science (Vol. 30, Issue C). https://doi.org/10.1016/S0166-2481(04)30021- Turner, W., Rondinini, C., Pettorelli, N., Mora, B., Leidner, A. K., Szantoi, Z., Buchanan, G., Dech, S., Dwyer, J., Herold, M., Koh, L. P., Leimgruber, P., Taubenboeck, H., Wegmann, M., Wikelski, M., & Woodcock, C. (2015). Free and open-access satellite data are key to biodiversity conservation. In Biological Conservation (Vol. 182). https://doi.org/10.1016/j.biocon.2014.11.048 van Genuchten, M. Th. (1980). A Closed‐form Equation for Predicting the Hydraulic Conductivity of Unsaturated Soils. Soil Science Society of America Journal, 44(5). https://doi.org/10.2136/sssaj1980.03615995004400050002x Vereecken, H., Huisman, J. A., Pachepsky, Y., Montzka, C., van der Kruk, J., Bogena, H., Weihermüller, L., Herbst, M., Martinez, G., & Vanderborght, J. (2014). On the spatio-temporal dynamics of soil moisture at the field scale. Journal of Hydrology, 516. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2013.11.061 Xue, J., & Su, B. (2017). Significant remote sensing vegetation indices: A review of developments and applications. In Journal of Sensors (Vol. 2017). https://doi.org/10.1155/2017/1353691 Younes Cárdenas, N., Joyce, K. E., & Maier, S. W. (2017). Monitoring mangrove forests: Are we taking full advantage of technology? In International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation (Vol. 63). https://doi.org/10.1016/j.jag.2017.07.004 Zeri, M., Alvalá, R. C. S., Carneiro, R., Cunha-Zeri, G., Costa, J. M., Spatafora, L. R., Urbano, D., Vall-Llossera, M., & Marengo, J. (2018). Tools for communicating agricultural drought over the Brazilian Semiarid using the soil moisture index. Water (Switzerland), 10(10). https://doi.org/10.3390/w10101421 Zhang, Y., Li, H., Sun, Y., Zhang, Q., Liu, P., Wang, R., & Li, J. (2022). Temporal stability analysis evaluates soil water sustainability of different cropping systems in a dryland agricultural ecosystem. Agricultural Water Management, 272. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2022.107834 Zhang, Y., Li, H., Sun, Y., Zhang, Q., Liu, P., Wang, R., & Li, J. (2022). Temporal stability analysis evaluates soil water sustainability of different cropping systems in a dryland agricultural ecosystem. Agricultural Water Management, 272. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2022.107834 Zhang, Y., & Schaap, M. G. (2017). Weighted recalibration of the Rosetta pedotransfer model with improved estimates of hydraulic parameter distributions and summary statistics (Rosetta3). Journal of Hydrology, 547. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2017.01.004 Zhao, J., Liu, D., & Huang, R. (2023). A Review of Climate-Smart Agriculture: Recent Advancements, Challenges, and Future Directions. In Sustainability (Switzerland) (Vol. 15, Issue 4). https://doi.org/10.3390/su15043404 Akinremi, O. O., & McGinn, S. M. (1996). Usage of soil moisture models in agronomic research. Canadian Journal of Soil Science, 76(3). https://doi.org/10.4141/cjss96-035 Almorox, J. (2010). Métodos de Estimación de las Evapotranspiraciones. ETP y Etr. Open Course Ware. Parrot, J.-F. (2014). Fuentes del Software Índices V2. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.29397.22246 Pardo-Carrasco, S. C. (2017). Use of geographic information systems (GIS) for the assessment of fish farming potential at the municipal level Uso dos sistemas de informação geográfica (SIG) na valoração do potencial para piscicultura ao nível municipal. Özelkan, E. (2020). Water body detection analysis using NDWI indices derived from landsat-8 OLI. Polish Journal of Environmental Studies, 29(2), 1759–1769. https://doi.org/10.15244/pjoes/110447 Ortega-Gaucin, D., de la Cruz-Bartolón, J., & Castellano-Bahena, H. (2018). Peligro, vulnerabilidad y riesgo por sequía en el contexto de cambio climático en México. Agua y Cambio Climático. Mohanty, B. P., Cosh, M. H., Lakshmi, V., & Montzka, C. (2017). Soil Moisture Remote Sensing: State‐of‐the‐Science. Vadose Zone Journal, 16(1). https://doi.org/10.2136/vzj2016.10.0105 McColl, K. A., Alemohammad, S. H., Akbar, R., Konings, A. G., Yueh, S., & Entekhabi, D. (2017). The global distribution and dynamics of surface soil moisture. Nature Geoscience, 10(2). https://doi.org/10.1038/ngeo2868 Martínez-Vara de Rey, C.-C. (2002). Coeficiente De Correlación Lineal De Pearson. Universidad de Sevilla, 1(1). Lobovikov, M., Paudel, S., Piazza, M., Ren, H., & Wu, J. (2007). World bamboo resources: A thematic study prepared in the framework of the Global Forest Resources, assessment 2005. FAO Technical Papers. Lillesand, Kiefer, & Chipman. (2015). ❙ REMOTE SENSING AND IMAGE INTERPRETATION Seventh Edition. Kachanoski, R. G., & de Jong, E. (1988). Scale dependence and the temporal persistence of spatial patterns of soil water storage. Water Resources Research, 24(1). https://doi.org/10.1029/WR024i001p00085 Justice, C. O., Townshend, J. R. G., Vermote, E. F., Masuoka, E., Wolfe, R. E., Saleous, N., Roy, D. P., & Morisette, J. T. (2002). An overview of MODIS Land data processing and product status. Remote Sensing of Environment, 83(1–2). https://doi.org/10.1016/S0034-4257(02)00084-6 James Campbell, B. B., & Wynne, R. H. (2011). Sample Chapter: Introduction to Remote Sensing, Fifth Edition. www.guilford.com/p/campbell2 IGN. (2020). Fundamentos de teledetección aplicada. Huaytalla, & Valero. (2020). Determinación de tipos de cobertura vegetal mediante índices espectrales usando teledetección, Reserva Nacional de Lachay, 2020. Hu, Y., Wang, G., Wei, X., Zhou, F., Kattel, G., Amankwah, S. O. Y., Hagan, D. F. T., & Duan, Z. (2023). Reconstructing long-term global satellite-based soil moisture data using deep learning method. Frontiers in Earth Science, 11. https://doi.org/10.3389/feart.2023.1130853 Fry, J. E., & Guber, A. K. (2020). Temporal stability of field-scale patterns in soil water content across topographically diverse agricultural landscapes. Journal of Hydrology, 580. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.124260 Famiglietti, J. S., Rudnicki, J. W., & Rodell, M. (1998). Variability in surface moisture content along a hillslope transect: Rattlesnake Hill, Texas. Journal of Hydrology, 210(1–4). https://doi.org/10.1016/S0022-1694(98)00187-5 Diana Camila Acosta Pinzon, & Marco Andrés Carlosama Ortega. (2017). ESTIMACIÓN DE APROVECHAMIENTO DE AGUAS LLUVIAS EN EL. Devore, J. (2008). Probabilidad y Estadistica para Ingenieria y Ciencias - Septima Edicion. In Cengage Learning (Vol. 1, Issue 1). Delgado. (2022). MONITOREO DE LA DEGRADACIÓN FO-RESTAL POR MEDIO DE ANÁLISIS DE SERIE DE TIEMPO (2010-2020) DE ÍNDICES DE VE-GETACIÓN, HUMEDAD Y FRACCIÓN DERI-VADOS DEL SENSOR LANDSAT. De Jong, R., Bootsma, A., Jong, D., & And Bootsma, R. (1996). Review of recent developments in soil water simulation models. Cheng, Y. Ben, Zarco-Tejada, P. J., Riaño, D., Rueda, C. A., & Ustin, S. L. (2006). Estimating vegetation water content with hyperspectral data for different canopy scenarios: Relationships between AVIRIS and MODIS indexes. Remote Sensing of Environment, 105(4). https://doi.org/10.1016/j.rse.2006.07.005 Capehart, W. J., & Carlson, T. N. (1997). Decoupling of surface and near-surface soil water content: A remote sensing perspective. Water Resources Research, 33(6). https://doi.org/10.1029/97WR00617 Cáceres Coello, J. D., Martín Isabel, P., & Salas, J. (2016). Análisis temporal del contenido de humedad en pasto en un ecosistema de DEHESA mediante imágenes Landsat, y su relación con factores climáticos. Ciencias Espaciales, 5(1), 66–84. https://doi.org/10.5377/ce.v5i1.2539 Brocca, L., Ciabatta, L., Massari, C., Camici, S., & Tarpanelli, A. (2017). Soil moisture for hydrological applications: Open questions and new opportunities. Water (Switzerland), 9(2). https://doi.org/10.3390/w9020140 Baloloy, A. B., Blanco, A. C., Raymund Rhommel, R. R. C., & Nadaoka, K. (2020). Development and application of a new mangrove vegetation index (MVI) for rapid and accurate mangrove mapping. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 166. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.06.001 |
| dc.rights.accessrights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.rights.coar.none.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| dc.rights.license.none.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0) |
| dc.rights.uri.none.fl_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ |
| dc.format.extent.none.fl_str_mv |
252 páginas |
| dc.format.mimetype.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidad de Ibagué |
| dc.publisher.faculty.none.fl_str_mv |
Ingeniería |
| dc.publisher.place.none.fl_str_mv |
Ibagué |
| dc.publisher.program.none.fl_str_mv |
Ingeniería Civil |
| publisher.none.fl_str_mv |
Universidad de Ibagué |
| institution |
Universidad de Ibagué |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/3df92812-bcc6-4936-9271-985cae0595af/download https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/9c8e66d1-74bd-4779-95bb-4114f04f3b2e/download https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/d9f4dff0-fac0-42f0-9ef1-61d81689e7f4/download https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/7fbb7b3d-f7d6-4a61-b1b3-3dddbc7c1a39/download https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/06f7f152-1170-42a7-ac02-ea996afd56ae/download https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/f2b93197-cb89-4a72-b0ac-48b449f36ac9/download https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/8a0efb2a-bf80-4da2-a551-e1a3e5108922/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
280499cd97dc6cc62bbae0e3e2bb4646 65379a4bc6f0cbe48091bccd66cd0cf5 2fa3e590786b9c0f3ceba1b9656b7ac3 2e815a0e22bd40c0ca0f575292f31eba dba12d7487ed99640229877ae6b6cd9e 4c824026f45cf18560ce6afa50a81260 4c6aa163e7589625d84cfb4771801bc0 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional Universidad de Ibagué |
| repository.mail.fl_str_mv |
bdigital@metabiblioteca.com |
| _version_ |
1814204103333511168 |
| spelling |
Hernández López, Jorge Armandoe4047159-55ec-4711-a590-bef079da2368-1Lobatón Álvarez, Juan Diego0306f369-6570-40ab-b226-d4ca449edf57-1Suache Ospina, Juan Guillermoa15a0cf5-886b-432b-b72c-4b772114bc8a-1Posada Correa, Gina Carolinabf85b82e-464c-4285-81a9-2906d1d39f2c-12024-08-23T20:14:48Z2024-08-23T20:14:48Z2024Contiene: Mapas de Balance Hídrico, Mapas de Índices EspectralesLa región de La Mojana, al norte de Colombia, enfrenta desafíos climáticos severos, como inundaciones periódicas y gestión deficiente de recursos hídricos, afectando su desarrollo. Este estudio tiene como objetivo analizar el contenido de humedad en La Mojana entre 1993 y 2019 mediante técnicas de teledetección. Haciendo uso de imágenes satelitales (Landsat 5, 7 y 8) y datos climáticos del IDEAM, se calcularon los índices NDWI, NDMI, SAVI y SMI para evaluar el comportamiento espacial y temporal de la humedad del suelo. La validación de estos resultados se realizó comparándolos con factores climáticos de precipitación y temperatura, integrando datos de uso de suelo del IGAC basado en la ecuación general de balance hídrico. El análisis se llevó a cabo con ArcGIS Pro, generando mapas y gráficos que representaron la distribución de la humedad del suelo y permitieron identificar correlaciones y zonas críticas. Los resultados indican la viabilidad de la teledetección para el monitoreo hídrico, proporcionando una base para estrategias de gestión y adaptación en La Mojana.The La Mojana region in northern Colombia faces severe climatic challenges, such as periodic flooding and poor water resource management, affecting its development. This study aims to analyze moisture content in La Mojana between 1993 and 2019 using remote sensing techniques. Using satellite images (Landsat 5, 7 and 8) and IDEAM climate data, NDWI, NDMI, SAVI and SMI indices were calculated to evaluate the spatial and temporal behavior of soil moisture. These results were validated by comparing them with climatic factors of precipitation and temperature, integrating IGAC land use data based on the general water balance equation. The analysis was carried out with ArcGIS Pro, generating maps and graphs that represented the distribution of soil moisture and allowed the identification of correlations and critical zones. The results indicate the feasibility of remote sensing for water monitoring, providing a basis for management and adaptation strategies in La Mojana.PregradoIngeniero CivilAgradecimientos .....2 Resumen ..... 3 Abstract ..... 4 Introducción ..... 19 Capítulo 1: ..... 22 1.1 Planteamiento del problema ..... 22 1.2 Objetivos ..... 25 1.2.1 Objetivo General ..... 25 1.2.2 Objetivos Específicos..... 25 1.3 Justificación ..... 25 Capítulo 2, Marco Referencial ..... 27 2.1 Estado del arte ..... 27 2.2 Marco Teórico ..... 30 2.2.1 Humedad del Suelo ..... 30 2.2.2 Teledetección ..... 31 2.2.3 Imágenes Satelitales ..... 32 2.2.4 Landsat ..... 32 2.2.5 MODIS ..... 33 2.2.6 Bandas Espectrales..... 33 2.2.7 Índices Espectrales ..... 34 2.2.8 Índices de Vegetación ..... 34 2.2.9 Índice de Humedad del Suelo ..... 35 2.2.10 Balance Hídrico ..... 36 2.2.11 Método de Thornthwaite ..... 37 2.2.12 Correlación de Pearson ..... 38 Capítulo 3: Metodología ..... 39 3.1 Fase 1, Recolección de datos ..... 39 3.1.1 Período de Estudio (1993-2019) ..... 39 3.1.2 Selección de imágenes Satelitales ..... 40 3.1.3 Datos climatológicos ..... 42 3.1.4. Datos del uso de suelo..... 45 3.2 Fase 2, Análisis y corrección de la información ..... 48 3.2.1. Cálculo de la Evapotranspiración ..... 48 Cálculo de la temperatura media mensual ..... 48 Cálculo del Índice Térmico Anual ..... 49 Cálculo del Parámetro (a) ..... 51 Factor de corrección ..... 52 Generación de Mapas de Evapotranspiración ..... 53 3.2.1. Tratamiento de datos de precipitación ..... 54 Profundidad hidráulica del suelo ..... 55 3.2.2 Procesamiento de índices espectrales ..... 58 3.2.3 Contenido de agua disponible en el conjunto de perfil del suelo (HU) ..... 65 3.2.4 Balance hídrico ..... 66 3.2.5 Comparación de resultados de balance hídrico e índices espectrales ..... 66 3.2.6 Normalización de resultados ..... 68 3.2.7 Correlación de Pearson ..... 69 3.2.8 Interpretación del coeficiente de correlación ..... 70 Capítulo 4: Análisis de resultados..... 73 4.1 Análisis Según el criterio de significancia estadística ..... 74 4.2 Análisis Según el criterio de Significancia Práctica ..... 76 4.3 Análisis general de resultados bajo criterio de Significancia Estadística y Práctica ..... 77 4.4 Análisis temporal del contenido de humedad en la mojana ..... 78 Conclusiones y Recomendaciones ..... 84 Referencias Bibliográficas ..... 86252 páginasapplication/pdfLobatón Álvarez, J. D. & Suache Ospina, J. G. (2024) Análisis temporal del contenido de humedad mediante técnicas de teledetección en la región de La Mojana-Colombia En Los Años De 1993 hasta 2019. [Trabajo de grado, Universidad de Ibagué]. https://hdl.handle.net/20.500.12313/4392https://hdl.handle.net/20.500.12313/4392spaUniversidad de IbaguéIngenieríaIbaguéIngeniería CivilAguilera. (2004). LA MOJANA: RIQUEZA NATURAL Y POTENCIAL ECONÓMICO.Perea Ardila, M. A., Leal Villamil, J., & Oviedo Barrero, F. (2021). Caracterización espectral y monitoreo de bosques de manglar con Teledetección en el litoral Pacífico colombiano: Bajo Baudó, Chocó. La Granja, 34(2). https://doi.org/10.17163/lgr.n34.2021.02Pereira, A. A., Teixeira, F. R., Libonati, R., Melchiori, E. A., & Carvalho, L. M. T. (2016). AVALIAÇÃO DE ÍNDICES ESPECTRAIS PARA IDENTIFICAÇÃO DE ÁREAS QUEIMADAS NO CERRADO UTILIZANDO DADOS LANDSAT TM. Revista Brasileira de Cartografia, 68(8). https://doi.org/10.14393/rbcv68n8-44386Álvarez-Mozos, J., Casalí, J., González-Audícana, M., & López, J. J. (2005). ESTIMACIÓN DE LA HUMEDAD SUPERFICIAL DEL SUELO MEDIANTE TELEDETECCIÓN RADAR EN PRESENCIA DE UNA CUBIERTA DE CEREAL.Rodriguez-Iturbe, I. (2000). Ecohydrology: A hydrologic perspective of climate-soil-vegetation dynamics. In Water Resources Research (Vol. 36, Issue 1). https://doi.org/10.1029/1999WR900210Sacristán Romero, F. (2005). La Teledetección satelital y los sistemas de protección ambiental. Civilizar, 5(9). https://doi.org/10.22518/16578953.701Sánchez, J. (2015). Evapotranspiración. Concepto de Evapotranspiración. Utilidad. Unidades. Universidad de Salamanca.Santillán Gutiérrez, E., Davila-Vazquez, G., de Anda Sánchez, J., & Díaz Torres, J. de J. (2013). Estimación del balance hídrico mediante variables climáticas, en la cuenca del río Cazones, Veracruz, México. Revista Ambiente e Agua, 8(3). https://doi.org/10.4136/ambi-agua.1147Sarteshnizi, R. E., Vayghan, S. S., & Jazirian, I. (2023). ESTIMATION OF SOIL MOISTURE USING SENTINEL-1 AND SENTINEL-2 IMAGES. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 10(4/W1-2022). https://doi.org/10.5194/isprs-annals-X-4-W1-2022-137-2023Saxton, K. E., & Rawls, W. J. (2006). Soil Water Characteristic Estimates by Texture and Organic Matter for Hydrologic Solutions. Soil Science Society of America Journal, 70(5). https://doi.org/10.2136/sssaj2005.0117Schaap, M. G., Leij, F. J., & Van Genuchten, M. T. (2001). Rosetta: A computer program for estimating soil hydraulic parameters with hierarchical pedotransfer functions. Journal of Hydrology, 251(3–4). https://doi.org/10.1016/S0022-1694(01)00466-8Schwartz, U. (2016). Factors affecting channel infiltration of floodwaters in Nahal Zin basin, Negev desert, Israel. Hydrological Processes, 30(20). https://doi.org/10.1002/hyp.10826Shamal, S. A. M., & Weatherhead, K. (2014). Assessing spectral similarities between rainfed and irrigated croplands in a humid environment for irrigated land mapping. Outlook on Agriculture, 43(2). https://doi.org/10.5367/oa.2014.0168Soriano Soto, M. D., & García-España Soriano, L. (2020). Precipitación. https://riunet.upv.es:443/handle/10251/146445Tajudin, N., Ya’acob, N., Ali, D. M., & Adnan, N. A. (2021). Soil moisture index estimation from Landsat 8 images for prediction and monitoring landslide occurrences in Ulu Kelang, Selangor, Malaysia. International Journal of Electrical and Computer Engineering, 11(3). https://doi.org/10.11591/ijece.v11i3.pp2101-2108Tomasella, J., & Hodnett, M. (2004). Pedotransfer functions for tropical soils. In Developments in Soil Science (Vol. 30, Issue C). https://doi.org/10.1016/S0166-2481(04)30021-Turner, W., Rondinini, C., Pettorelli, N., Mora, B., Leidner, A. K., Szantoi, Z., Buchanan, G., Dech, S., Dwyer, J., Herold, M., Koh, L. P., Leimgruber, P., Taubenboeck, H., Wegmann, M., Wikelski, M., & Woodcock, C. (2015). Free and open-access satellite data are key to biodiversity conservation. In Biological Conservation (Vol. 182). https://doi.org/10.1016/j.biocon.2014.11.048van Genuchten, M. Th. (1980). A Closed‐form Equation for Predicting the Hydraulic Conductivity of Unsaturated Soils. Soil Science Society of America Journal, 44(5). https://doi.org/10.2136/sssaj1980.03615995004400050002xVereecken, H., Huisman, J. A., Pachepsky, Y., Montzka, C., van der Kruk, J., Bogena, H., Weihermüller, L., Herbst, M., Martinez, G., & Vanderborght, J. (2014). On the spatio-temporal dynamics of soil moisture at the field scale. Journal of Hydrology, 516. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2013.11.061Xue, J., & Su, B. (2017). Significant remote sensing vegetation indices: A review of developments and applications. In Journal of Sensors (Vol. 2017). https://doi.org/10.1155/2017/1353691Younes Cárdenas, N., Joyce, K. E., & Maier, S. W. (2017). Monitoring mangrove forests: Are we taking full advantage of technology? In International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation (Vol. 63). https://doi.org/10.1016/j.jag.2017.07.004Zeri, M., Alvalá, R. C. S., Carneiro, R., Cunha-Zeri, G., Costa, J. M., Spatafora, L. R., Urbano, D., Vall-Llossera, M., & Marengo, J. (2018). Tools for communicating agricultural drought over the Brazilian Semiarid using the soil moisture index. Water (Switzerland), 10(10). https://doi.org/10.3390/w10101421Zhang, Y., Li, H., Sun, Y., Zhang, Q., Liu, P., Wang, R., & Li, J. (2022). Temporal stability analysis evaluates soil water sustainability of different cropping systems in a dryland agricultural ecosystem. Agricultural Water Management, 272. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2022.107834Zhang, Y., Li, H., Sun, Y., Zhang, Q., Liu, P., Wang, R., & Li, J. (2022). Temporal stability analysis evaluates soil water sustainability of different cropping systems in a dryland agricultural ecosystem. Agricultural Water Management, 272. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2022.107834Zhang, Y., & Schaap, M. G. (2017). Weighted recalibration of the Rosetta pedotransfer model with improved estimates of hydraulic parameter distributions and summary statistics (Rosetta3). Journal of Hydrology, 547. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2017.01.004Zhao, J., Liu, D., & Huang, R. (2023). A Review of Climate-Smart Agriculture: Recent Advancements, Challenges, and Future Directions. In Sustainability (Switzerland) (Vol. 15, Issue 4). https://doi.org/10.3390/su15043404Akinremi, O. O., & McGinn, S. M. (1996). Usage of soil moisture models in agronomic research. Canadian Journal of Soil Science, 76(3). https://doi.org/10.4141/cjss96-035Almorox, J. (2010). Métodos de Estimación de las Evapotranspiraciones. ETP y Etr. Open Course Ware.Parrot, J.-F. (2014). Fuentes del Software Índices V2. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.29397.22246Pardo-Carrasco, S. C. (2017). Use of geographic information systems (GIS) for the assessment of fish farming potential at the municipal level Uso dos sistemas de informação geográfica (SIG) na valoração do potencial para piscicultura ao nível municipal.Özelkan, E. (2020). Water body detection analysis using NDWI indices derived from landsat-8 OLI. Polish Journal of Environmental Studies, 29(2), 1759–1769. https://doi.org/10.15244/pjoes/110447Ortega-Gaucin, D., de la Cruz-Bartolón, J., & Castellano-Bahena, H. (2018). Peligro, vulnerabilidad y riesgo por sequía en el contexto de cambio climático en México. Agua y Cambio Climático.Mohanty, B. P., Cosh, M. H., Lakshmi, V., & Montzka, C. (2017). Soil Moisture Remote Sensing: State‐of‐the‐Science. Vadose Zone Journal, 16(1). https://doi.org/10.2136/vzj2016.10.0105McColl, K. A., Alemohammad, S. H., Akbar, R., Konings, A. G., Yueh, S., & Entekhabi, D. (2017). The global distribution and dynamics of surface soil moisture. Nature Geoscience, 10(2). https://doi.org/10.1038/ngeo2868Martínez-Vara de Rey, C.-C. (2002). Coeficiente De Correlación Lineal De Pearson. Universidad de Sevilla, 1(1).Lobovikov, M., Paudel, S., Piazza, M., Ren, H., & Wu, J. (2007). World bamboo resources: A thematic study prepared in the framework of the Global Forest Resources, assessment 2005. FAO Technical Papers.Lillesand, Kiefer, & Chipman. (2015). ❙ REMOTE SENSING AND IMAGE INTERPRETATION Seventh Edition.Kachanoski, R. G., & de Jong, E. (1988). Scale dependence and the temporal persistence of spatial patterns of soil water storage. Water Resources Research, 24(1). https://doi.org/10.1029/WR024i001p00085Justice, C. O., Townshend, J. R. G., Vermote, E. F., Masuoka, E., Wolfe, R. E., Saleous, N., Roy, D. P., & Morisette, J. T. (2002). An overview of MODIS Land data processing and product status. Remote Sensing of Environment, 83(1–2). https://doi.org/10.1016/S0034-4257(02)00084-6James Campbell, B. B., & Wynne, R. H. (2011). Sample Chapter: Introduction to Remote Sensing, Fifth Edition. www.guilford.com/p/campbell2IGN. (2020). Fundamentos de teledetección aplicada.Huaytalla, & Valero. (2020). Determinación de tipos de cobertura vegetal mediante índices espectrales usando teledetección, Reserva Nacional de Lachay, 2020.Hu, Y., Wang, G., Wei, X., Zhou, F., Kattel, G., Amankwah, S. O. Y., Hagan, D. F. T., & Duan, Z. (2023). Reconstructing long-term global satellite-based soil moisture data using deep learning method. Frontiers in Earth Science, 11. https://doi.org/10.3389/feart.2023.1130853Fry, J. E., & Guber, A. K. (2020). Temporal stability of field-scale patterns in soil water content across topographically diverse agricultural landscapes. Journal of Hydrology, 580. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.124260Famiglietti, J. S., Rudnicki, J. W., & Rodell, M. (1998). Variability in surface moisture content along a hillslope transect: Rattlesnake Hill, Texas. Journal of Hydrology, 210(1–4). https://doi.org/10.1016/S0022-1694(98)00187-5Diana Camila Acosta Pinzon, & Marco Andrés Carlosama Ortega. (2017). ESTIMACIÓN DE APROVECHAMIENTO DE AGUAS LLUVIAS EN EL.Devore, J. (2008). Probabilidad y Estadistica para Ingenieria y Ciencias - Septima Edicion. In Cengage Learning (Vol. 1, Issue 1).Delgado. (2022). MONITOREO DE LA DEGRADACIÓN FO-RESTAL POR MEDIO DE ANÁLISIS DE SERIE DE TIEMPO (2010-2020) DE ÍNDICES DE VE-GETACIÓN, HUMEDAD Y FRACCIÓN DERI-VADOS DEL SENSOR LANDSAT.De Jong, R., Bootsma, A., Jong, D., & And Bootsma, R. (1996). Review of recent developments in soil water simulation models.Cheng, Y. Ben, Zarco-Tejada, P. J., Riaño, D., Rueda, C. A., & Ustin, S. L. (2006). Estimating vegetation water content with hyperspectral data for different canopy scenarios: Relationships between AVIRIS and MODIS indexes. Remote Sensing of Environment, 105(4). https://doi.org/10.1016/j.rse.2006.07.005Capehart, W. J., & Carlson, T. N. (1997). Decoupling of surface and near-surface soil water content: A remote sensing perspective. Water Resources Research, 33(6). https://doi.org/10.1029/97WR00617Cáceres Coello, J. D., Martín Isabel, P., & Salas, J. (2016). Análisis temporal del contenido de humedad en pasto en un ecosistema de DEHESA mediante imágenes Landsat, y su relación con factores climáticos. Ciencias Espaciales, 5(1), 66–84. https://doi.org/10.5377/ce.v5i1.2539Brocca, L., Ciabatta, L., Massari, C., Camici, S., & Tarpanelli, A. (2017). Soil moisture for hydrological applications: Open questions and new opportunities. Water (Switzerland), 9(2). https://doi.org/10.3390/w9020140Baloloy, A. B., Blanco, A. C., Raymund Rhommel, R. R. C., & Nadaoka, K. (2020). Development and application of a new mangrove vegetation index (MVI) for rapid and accurate mangrove mapping. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 166. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.06.001info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Región La Mojana (Colombia) - Humedad - Teledetección (1993-2019)TeledetecciónÍndices espectralesContenido de humedadBalance HídricoTeledetectionWater BalanceSpectral IndexMoisture ContentAnálisis temporal del contenido de humedad mediante técnicas de teledetección en la región de la Mojana-Colombia en los años de 1993 hasta 2019Trabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionPublicationORIGINALTrabajo de grado.pdfTrabajo de grado.pdfapplication/pdf26167559https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/3df92812-bcc6-4936-9271-985cae0595af/download280499cd97dc6cc62bbae0e3e2bb4646MD51Formato de autorización.pdfFormato de autorización.pdfapplication/pdf156146https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/9c8e66d1-74bd-4779-95bb-4114f04f3b2e/download65379a4bc6f0cbe48091bccd66cd0cf5MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8134https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/d9f4dff0-fac0-42f0-9ef1-61d81689e7f4/download2fa3e590786b9c0f3ceba1b9656b7ac3MD53TEXTTrabajo de grado.pdf.txtTrabajo de grado.pdf.txtExtracted texttext/plain101769https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/7fbb7b3d-f7d6-4a61-b1b3-3dddbc7c1a39/download2e815a0e22bd40c0ca0f575292f31ebaMD54Formato de autorización.pdf.txtFormato de autorización.pdf.txtExtracted texttext/plain3767https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/06f7f152-1170-42a7-ac02-ea996afd56ae/downloaddba12d7487ed99640229877ae6b6cd9eMD56THUMBNAILTrabajo de grado.pdf.jpgTrabajo de grado.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg7640https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/f2b93197-cb89-4a72-b0ac-48b449f36ac9/download4c824026f45cf18560ce6afa50a81260MD55Formato de autorización.pdf.jpgFormato de autorización.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg13630https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/8a0efb2a-bf80-4da2-a551-e1a3e5108922/download4c6aa163e7589625d84cfb4771801bc0MD5720.500.12313/4392oai:repositorio.unibague.edu.co:20.500.12313/43922024-08-24 03:01:03.804https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/https://repositorio.unibague.edu.coRepositorio Institucional Universidad de Ibaguébdigital@metabiblioteca.comQ3JlYXRpdmUgQ29tbW9ucyBBdHRyaWJ1dGlvbi1Ob25Db21tZXJjaWFsLU5vRGVyaXZhdGl2ZXMgNC4wIEludGVybmF0aW9uYWwgTGljZW5zZQ0KaHR0cHM6Ly9jcmVhdGl2ZWNvbW1vbnMub3JnL2xpY2Vuc2VzL2J5LW5jLW5kLzQuMC8= |