Evaluación de índices radiométricos para cultivos y cuerpos de agua en el departamento del Tolima a partir del uso de Google Earth Engine
El presente trabajo tiene como objetivo obtener información del comportamiento de los valores correspondientes a los índices radiométricos en cultivos y cuerpos de agua del departamento del Tolima, a través de herramientas asociadas a la teledetección, teniendo en cuenta la importancia de la agricul...
- Autores:
-
Rodríguez Velásquez, María Fernanda
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Militar Nueva Granada
- Repositorio:
- Repositorio UMNG
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/40223
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10654/40223
- Palabra clave:
- SENSORES REMOTOS
DETECCION A DISTANCIA
AGRICULTURA
PROCESAMIENTO DE IMAGENES
Remote sensing
NDVI
NDWI
satellite images
agriculture
water sources
Percepción remota
NDVI
NDWI
imágenes satelitales
agricultura
fuentes hídricas
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El presente trabajo tiene como objetivo obtener información del comportamiento de los valores correspondientes a los índices radiométricos en cultivos y cuerpos de agua del departamento del Tolima, a través de herramientas asociadas a la teledetección, teniendo en cuenta la importancia de la agricultura y los recursos hídricos del país en las diferentes temporadas del año, buscando generar nuevas alternativas en cuanto a la gestión del riesgo para los productores y nuevas estrategias en el mejoramiento del proceso de producción. Las imágenes satelitales y su procesamiento son herramientas que enriquecen y aportan al conocimiento de diferentes temáticas en el planeta, en este artículo se describen resultados obtenidos a partir de un análisis basado en el índice de vegetación diferencial normalizado y el índice diferencial de agua normalizado, los cuales a partir de imágenes capturadas por el satélite Sentinel-2 y haciendo uso de un algoritmo desarrollado en Google Earth Engine, permitió de manera automática generar los valores índices radiométricos representados graficas temporales. |
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Collado Torres, R. A., Gama Campillo , L. M., & Díaz López, H. M. (2015). Percepción Remota: Elementos básicos. Kuxulkab vol.XXI, 23-29. DANE. (2018). Censo nacional de población y vivienda. Obtenido de https://www.dane.gov.co/files/censo2018/infografias/info-CNPC-2018total-nal-colombia.pdf Food and Agriculture Organization. (2002). El agua y la agricultura. Obtenido de http://www.fao.org/worldfoodsummit/sideevents/papers/y6899s.htm Gilabert, M., González, P., & García , H. (s.f.). Acerca de los índices de vegetación. Teledetección España. Gobernación del Tolima. (s.f). Gobernación del Tolima. Obtenido de https://www.tolima.gov.co/tolima/informacion-general/georeferenciacion Google. (2017). App Engine & Earth Engine Overview | Google Earth Engine API. Obtenido de https://developers.google.com/earth-engine/guides/app_engine_intro Howland, M., Liss, B., & Levy , T. (2017). Testing Google Earth Engine for the automatic identification and vectorization of archaeological features: A case study from Faynan, Jordan. Journal of archaelogical science, 299-304. Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural. (2019). Plan departamental de extensión agropecuario, Tolima competitiva, productiva e innovadora. Obtenido de https://www.minagricultura.gov.co/ministerio/direcciones/Documents/PDEA%27s%20Aprobados/PDEA%20Tolima.pdf. Pech May, F., Sánchez Hernández, J., Sánchez Jacinto, H., & Magaña Govea, J. (2020). Análisis de zonas de cultipo y cuerpos de agua mediante el calculo de índices radiométricos con imágenes Sentinel-2. Rodriguez Gonzalez, L. J. (2020). Agricultura de precisión en el mundo y en Colombia: Revisión bibliográfica. Obtenido de https://bibliotecadigital.univalle.edu.co/bitstream/handle/10893/19416/Agricultura-Precision-Mundo-Rodriguez-Leydi-3745-R696a.pdf?sequence=1&isAllowed=y) SIAC - Sistema de Información Ambiental de Colombia. (2018). Predicción - IDEAM. Obtenido de http://www.siac.gov.co/web/siac/prediccion Srinivasan, A. (2006). Handbook of precision agriculture. Principles and applications. Springer Science+Business Media, 156:269–270. Vargas, N. (2017). Implementación de biomodelos estimativos de la calidad ecosistémica en el nevado del cocuy al año 2030 producto del retroceso glaciar. Bogotá D.C. Wang, K., & Dickinson, R. (2012). A review of global terrestrial evapotranspiration: Observation, modeling, climatology, and climatic variability. Obtenido de https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2011RG000373 |
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Las imágenes satelitales y su procesamiento son herramientas que enriquecen y aportan al conocimiento de diferentes temáticas en el planeta, en este artículo se describen resultados obtenidos a partir de un análisis basado en el índice de vegetación diferencial normalizado y el índice diferencial de agua normalizado, los cuales a partir de imágenes capturadas por el satélite Sentinel-2 y haciendo uso de un algoritmo desarrollado en Google Earth Engine, permitió de manera automática generar los valores índices radiométricos representados graficas temporales.The present work aims to obtain information on the values corresponding to the radiometric rates in crops and water bodies in the Tolima department. Through tools associated with remote sensing and taking into account the importance of agriculture and water resources of the country in the different seasons of the year, this work seeks to generate new alternatives in terms of risk management for producers and new strategies to improve the production process. Satellite images and their processing are tools that enrich and contribute to the knowledge of different topics on the planet. This article describes results obtained from an analysis based on the normalized differential vegetation index and the normalized differential water index, which from images captured by the Sentinel-2 satellite and making use of an algorithm developed in Google Earth Engine, allowed to automatically generate the radiometric index values represented in maps and statistical graphs. This tool is a cloud-based platform with easy access to large volumes of satellite information.Especializaciónapplicaction/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalAcceso abiertoEvaluación de índices radiométricos para cultivos y cuerpos de agua en el departamento del Tolima a partir del uso de Google Earth EngineEvaluation of radiometric indices for crops and water bodies in the department of tolima from the use of google earth engineSENSORES REMOTOSDETECCION A DISTANCIAAGRICULTURAPROCESAMIENTO DE IMAGENESRemote sensingNDVINDWIsatellite imagesagriculturewater sourcesPercepción remotaNDVINDWIimágenes satelitalesagriculturafuentes hídricasTesis/Trabajo de grado - Monografía - Especializacióninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fEspecialización en GeomáticaFacultad de IngenieríaUniversidad Militar Nueva GranadaCollado Torres, R. A., Gama Campillo , L. M., & Díaz López, H. M. (2015). Percepción Remota: Elementos básicos. Kuxulkab vol.XXI, 23-29.DANE. (2018). Censo nacional de población y vivienda. Obtenido de https://www.dane.gov.co/files/censo2018/infografias/info-CNPC-2018total-nal-colombia.pdfFood and Agriculture Organization. (2002). El agua y la agricultura. Obtenido de http://www.fao.org/worldfoodsummit/sideevents/papers/y6899s.htmGilabert, M., González, P., & García , H. (s.f.). Acerca de los índices de vegetación. Teledetección España.Gobernación del Tolima. (s.f). Gobernación del Tolima. Obtenido de https://www.tolima.gov.co/tolima/informacion-general/georeferenciacionGoogle. (2017). App Engine & Earth Engine Overview | Google Earth Engine API. Obtenido de https://developers.google.com/earth-engine/guides/app_engine_introHowland, M., Liss, B., & Levy , T. (2017). Testing Google Earth Engine for the automatic identification and vectorization of archaeological features: A case study from Faynan, Jordan. Journal of archaelogical science, 299-304.Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural. (2019). Plan departamental de extensión agropecuario, Tolima competitiva, productiva e innovadora. Obtenido de https://www.minagricultura.gov.co/ministerio/direcciones/Documents/PDEA%27s%20Aprobados/PDEA%20Tolima.pdf.Pech May, F., Sánchez Hernández, J., Sánchez Jacinto, H., & Magaña Govea, J. (2020). Análisis de zonas de cultipo y cuerpos de agua mediante el calculo de índices radiométricos con imágenes Sentinel-2.Rodriguez Gonzalez, L. J. (2020). Agricultura de precisión en el mundo y en Colombia: Revisión bibliográfica. Obtenido de https://bibliotecadigital.univalle.edu.co/bitstream/handle/10893/19416/Agricultura-Precision-Mundo-Rodriguez-Leydi-3745-R696a.pdf?sequence=1&isAllowed=y)SIAC - Sistema de Información Ambiental de Colombia. (2018). Predicción - IDEAM. Obtenido de http://www.siac.gov.co/web/siac/prediccionSrinivasan, A. (2006). Handbook of precision agriculture. 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Obtenido de https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2011RG000373ORIGINALRodriguezVelasquezMariaFernanda2021.pdf.pdfRodriguezVelasquezMariaFernanda2021.pdf.pdfArticuloapplication/pdf1150184http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/40223/1/RodriguezVelasquezMariaFernanda2021.pdf.pdfa314f9183d9230931ff2cb1b83512053MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-83420http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/40223/2/license.txta609d7e369577f685ce98c66b903b91bMD52THUMBNAILRodriguezVelasquezMariaFernanda2021.pdf.pdf.jpgRodriguezVelasquezMariaFernanda2021.pdf.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7561http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/40223/3/RodriguezVelasquezMariaFernanda2021.pdf.pdf.jpgad94309d0ae6c412a6d224357428f3c2MD5310654/40223oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/402232022-02-27 01:03:13.777Repositorio Institucional 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