Metodología para la estimación de la biomasa aérea y stock de carbono por medio de sensores remotos
Actividades antropogénicas como la deforestación conllevan a la liberación de gases de efecto invernadero causando el aumento del calentamiento global. Por ello, distintas entidades gubernamentales y privadas ven la necesidad de crear mecanismo que permitan reducir el impacto de estas actividades. P...
- Autores:
-
Pérez González, Darwin David
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad del Valle
- Repositorio:
- Repositorio Digital Univalle
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.univalle.edu.co:10893/23367
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10893/23367
- Palabra clave:
- Percepción remota
Proteccion forestal
Indices de vegetación
Topografía
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- openAccess
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- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
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Actividades antropogénicas como la deforestación conllevan a la liberación de gases de efecto invernadero causando el aumento del calentamiento global. Por ello, distintas entidades gubernamentales y privadas ven la necesidad de crear mecanismo que permitan reducir el impacto de estas actividades. Por lo anterior, la Teledetección es clave para el monitoreo de los ecosistemas forestales. En este estudio, se estimó el contenido de biomasa aérea (AGB) y Carbono (C) del Santuario de Fauna y Flora Iguaque (SFFI) en Boyacá, Colombia, con técnicas de percepción remota. A partir de datos derivados de radar de apertura sintética (SAR, por sus siglas en inglés) de Sentinel-1, se calcularon imágenes de texturas para ambas polarizaciones (VV, VH), así como seis índices de vegetación basados en radar. Adicionalmente se calcularon dos índices de vegetación NDVI y SAVI derivados de Landsat 8. Estas variables se correlacionaron con los datos de campo, mediante un modelo de regresión múltiple, donde se obtuvieron tres modelos de regresión que comprenden datos radar, datos ópticos y combinados. Se evaluaron los modelos obtenidos mediante pruebas de hipótesis que comprende normalidad, linealidad y homocedasticidad. El modelo múltiple óptico no paso la prueba de independencia, por ende, se descartó. Los modelos radar y combinado se les aplico el método de validación cruzada arrojando RMSE 16.91 kg/parcela y 190.37 kg/parcela para cada modelo respectivamente. Por lo anterior, él modelo de radar fue el mejor con un coeficiente de determinación R2 igual 0.94. Una vez obtenido el mejor modelo, se estimó y mapeo la distribución espacial de AGB y C del Santuario de Fauna y Flora Iguaque. |
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A partir de datos derivados de radar de apertura sintética (SAR, por sus siglas en inglés) de Sentinel-1, se calcularon imágenes de texturas para ambas polarizaciones (VV, VH), así como seis índices de vegetación basados en radar. Adicionalmente se calcularon dos índices de vegetación NDVI y SAVI derivados de Landsat 8. Estas variables se correlacionaron con los datos de campo, mediante un modelo de regresión múltiple, donde se obtuvieron tres modelos de regresión que comprenden datos radar, datos ópticos y combinados. Se evaluaron los modelos obtenidos mediante pruebas de hipótesis que comprende normalidad, linealidad y homocedasticidad. El modelo múltiple óptico no paso la prueba de independencia, por ende, se descartó. Los modelos radar y combinado se les aplico el método de validación cruzada arrojando RMSE 16.91 kg/parcela y 190.37 kg/parcela para cada modelo respectivamente. Por lo anterior, él modelo de radar fue el mejor con un coeficiente de determinación R2 igual 0.94. Una vez obtenido el mejor modelo, se estimó y mapeo la distribución espacial de AGB y C del Santuario de Fauna y Flora Iguaque.PregradoINGENIERO(A) TOPOGRAFICO1 recurso en línea (58 páginas)application/pdfspaUniversidad del ValleFACULTAD DE INGENIERÍAINGENIERIA TOPOGRAFICAMetodología para la estimación de la biomasa aérea y stock de carbono por medio de sensores remotosTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Percepción remotaProteccion forestal Indices de vegetación TopografíaPublicationORIGINAL3740 P438m.pdf3740 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