Análisis de la deforestación de los años 2016 y 2022 en el distrito Castillo Grande, Huánuco, Perú
La presente investigación tuvo como objetivo analizar la deforestación ocurrida los años 2016 y 2022 en el distrito Castillo Grande, provincia Leoncio Prado, región Huánuco (Perú). Para ello se realizó la clasificación supervisada de imágenes Sentinel-2 en la plataforma Google Earth Engine utilizando tres tipos de algoritmos: Support Vector Machines (SVM), Decision Trees (DT) y Random Forest (RF). Se avaluó el desempeño de los algoritmos utilizados calculando el índice de Kappa y la exactitud global, a partir de ello se estimó la superficie deforestada y la tasa de deforestación de la zona de estudio. Los resultados mostraron que el algoritmo RF obtuvo mejor desempeño con valores de Kappa de 0,85 y 0,90 y una exactitud global de 89,8% y 93,2% para los años 2016 y 2022 respectivamente. Se estimó que la superficie deforestada en el año 2016 fue de 3 284,59 hectáreas, mientras que en el año 2022 aumentó a 5 440,23 hectáreas. La tasa de deforestación anual se calculó en 368,63 hectáreas por año. Los resultados sugieren que el algoritmo RF ha sido efectivo para estimar la superficie deforestada en el distrito Castillo Grande, cuya superficie se encuentra deforestada en más de un 50% al año 2022, por lo que resalta la importancia de monitorear y abordar el problema de la pérdida de bosques en este distrito, con el fin de implementar estrategias de conservación y manejo sostenible de los recursos naturales
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Universidad Nacional Agraria de la Selva
2023
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Subjects: | Clasificación supervisada, Exactitud global, Índice de Kappa, Random Forest, Sentinel-2, https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.00.00, |
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dig-unas-pe-20.500.14292-26032024-06-09T22:16:50Z Análisis de la deforestación de los años 2016 y 2022 en el distrito Castillo Grande, Huánuco, Perú Fajardo Gamarra, Rai Puerta Tuesta, Ronald Hugo Clasificación supervisada Exactitud global Índice de Kappa Random Forest Sentinel-2 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.00.00 La presente investigación tuvo como objetivo analizar la deforestación ocurrida los años 2016 y 2022 en el distrito Castillo Grande, provincia Leoncio Prado, región Huánuco (Perú). Para ello se realizó la clasificación supervisada de imágenes Sentinel-2 en la plataforma Google Earth Engine utilizando tres tipos de algoritmos: Support Vector Machines (SVM), Decision Trees (DT) y Random Forest (RF). Se avaluó el desempeño de los algoritmos utilizados calculando el índice de Kappa y la exactitud global, a partir de ello se estimó la superficie deforestada y la tasa de deforestación de la zona de estudio. Los resultados mostraron que el algoritmo RF obtuvo mejor desempeño con valores de Kappa de 0,85 y 0,90 y una exactitud global de 89,8% y 93,2% para los años 2016 y 2022 respectivamente. Se estimó que la superficie deforestada en el año 2016 fue de 3 284,59 hectáreas, mientras que en el año 2022 aumentó a 5 440,23 hectáreas. La tasa de deforestación anual se calculó en 368,63 hectáreas por año. Los resultados sugieren que el algoritmo RF ha sido efectivo para estimar la superficie deforestada en el distrito Castillo Grande, cuya superficie se encuentra deforestada en más de un 50% al año 2022, por lo que resalta la importancia de monitorear y abordar el problema de la pérdida de bosques en este distrito, con el fin de implementar estrategias de conservación y manejo sostenible de los recursos naturales 2023-11-29T18:24:36Z 2023-11-29T18:24:36Z 2023 info:eu-repo/semantics/bachelorThesis https://hdl.handle.net/20.500.14292/2603 spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ application/pdf application/pdf application/pdf application/pdf Universidad Nacional Agraria de la Selva PE Universidad Nacional Agraria de la Selva Repositorio Institucional - UNAS |
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La presente investigación tuvo como objetivo analizar la deforestación ocurrida los años 2016
y 2022 en el distrito Castillo Grande, provincia Leoncio Prado, región Huánuco (Perú). Para
ello se realizó la clasificación supervisada de imágenes Sentinel-2 en la plataforma Google
Earth Engine utilizando tres tipos de algoritmos: Support Vector Machines (SVM), Decision
Trees (DT) y Random Forest (RF). Se avaluó el desempeño de los algoritmos utilizados
calculando el índice de Kappa y la exactitud global, a partir de ello se estimó la superficie
deforestada y la tasa de deforestación de la zona de estudio. Los resultados mostraron que el
algoritmo RF obtuvo mejor desempeño con valores de Kappa de 0,85 y 0,90 y una exactitud
global de 89,8% y 93,2% para los años 2016 y 2022 respectivamente. Se estimó que la
superficie deforestada en el año 2016 fue de 3 284,59 hectáreas, mientras que en el año 2022
aumentó a 5 440,23 hectáreas. La tasa de deforestación anual se calculó en 368,63 hectáreas
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