Análisis de la cobertura y uso de la tierra utilizando imágenes de resolución espacial media para el distrito de San Ramón - Chanchamayo - Junín - Perú

Análisis de la cobertura y uso de la tierra utilizando imágenes de resolución espacial media para el distrito de San Ramón - Chanchamayo - Junín - Perú

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias Forestales. Departamento Académico de Manejo Forestal

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Main Author: Gamarra Agama, Sheila Elena
Other Authors: Rubin de Celis Llanos, Ethel
Format: info:eu-repo/semantics/bachelorThesis biblioteca
Language:spa
Published: Universidad Nacional Agraria La Molina 2017
Subjects:Bosque tropical, Imágenes por satélites, Población vegetal, Utilización de la tierra, Toma de decisiones, Evaluación, Perú, San Ramón (dist), Chanchamayo (prov), Región Junín, http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.02,
Online Access:https://hdl.handle.net/20.500.12996/3292
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spelling dig-ban-20.500.12996-32922024-06-19T18:23:25Z Análisis de la cobertura y uso de la tierra utilizando imágenes de resolución espacial media para el distrito de San Ramón - Chanchamayo - Junín - Perú Gamarra Agama, Sheila Elena Rubin de Celis Llanos, Ethel Bosque tropical Imágenes por satélites Población vegetal Utilización de la tierra Toma de decisiones Evaluación Perú San Ramón (dist) Chanchamayo (prov) Región Junín http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.02 Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias Forestales. Departamento Académico de Manejo Forestal En la presente investigación se muestra una contribución a la planificación y ordenamiento del territorio del distrito de San Ramón, mediante el conocimiento de la cobertura y uso de la tierra, utilizando imágenes Landsat 8, sensor pasivo de resolución espacial media del año 2016, con el propósito de determinar, cuantificar y visualizar, las coberturas y usos de la tierra. La metodología empleada muestra resultados eficientes con un sobresaliente aporte del algoritmo Random Forest en el proceso de clasificación, con un 97,2 por ciento de confiabilidad. Se usó como base la leyenda CORINE Land Cover, alcanzando 3 niveles de detalle y 13 clases; así mismo se empleó el software ENVI EX para la segmentación que más se ajuste a la imagen. La consistencia del mapa muestra resultados eficientes con un 95,33 por ciento de precisión global del mapa y un valor del índice Kappa de 0,922. De acuerdo a los resultados de la investigación, la clasificación supervisada utilizando el algoritmo Random Forest puede ser una alternativa eficiente y precisa a implementar para clasificar imágenes satelitales de sensores pasivos, cuando se requiere delimitar la cobertura y uso de la tierra en la Amazonía peruana, con posibilidad de aplicación en otras zonas del país. Tesis 2018-05-15T16:02:53Z 2018-05-15T16:02:53Z 2017 info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:eu-repo/semantics/publishedVersion K10-G35-T BAN UNALM https://hdl.handle.net/20.500.12996/3292 spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ application/pdf application/pdf application/pdf Universidad Nacional Agraria La Molina PE Universidad Nacional Agraria La Molina Repositorio institucional - UNALM https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional 821016 Barrena Arroyo, Víctor Manuel Vargas Salas, Carlos Rafael Ojeda Ojeda, Wilfredo Salvino 42939313 https://orcid.org/0000-0003-4045-4683 10197672 Ciencias Forestales Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias Forestales Ingeniero Forestal Título Profesional
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