Manual para el análisis multitemporal de cambios de ccbertura y uso del suelo basados en Land Change modeles (LCM) por medio de imágenes satelitales
La cobertura y el uso del suelo en la cuenca del río Saldaña ha tenido una variación, debido a diversos factores antrópicos que impactan negativamente la fauna y la flora de la zona, acelerando el cambio climático que está afectando cada vez más el planeta. Para el presente trabajo se genera informa...
- Autores:
-
Villegas Torres, María Francisca
Gallego Herrán, Oscar Alejandro
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad de Ibagué
- Repositorio:
- Repositorio Universidad de Ibagué
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unibague.edu.co:20.500.12313/5240
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/20.500.12313/5240
- Palabra clave:
- Uso del suelo - Análisis multitemporal
Uso del suelo - Land Changer Modeler
Uso del suelo - Imágenes satelitales
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Proyección
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La cobertura y el uso del suelo en la cuenca del río Saldaña ha tenido una variación, debido a diversos factores antrópicos que impactan negativamente la fauna y la flora de la zona, acelerando el cambio climático que está afectando cada vez más el planeta. Para el presente trabajo se genera información cartográfica utilizando imágenes satelitales de los años (1985, 2001, 2015 y 2020), se realiza el procesamiento de imágenes mediante el software IDRISI, clasificando las imágenes de acuerdo al índice de vegetación normalizada (NDVI); se analizan los cambios ocurridos utilizando el módulo Land Change Modeler (LCM) del software IDRISI, el cual permite describir las ganancias y pérdidas de las diferentes categorías, utilizando una matriz de tabulación cruzada, por último se modela los escenarios futuros aplicando cadenas de Markov, esto con el objetivo de analizar los cambios de cobertura y uso de suelo mediante sistemas de información geográfica. En los resultados obtenidos, se identificaron los cambios del uso del suelo entre 1985 y 2001, proyectando el año 2015, el cual fue comparado con la imagen real correspondiente a ese año. Este procedimiento se realizó también con las imágenes de los años 2001 y 2020, en donde se proyectó el año 2040. |
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¿Qué es la corrección atmosférica en la Teledetección? | El blog de franz. (n.d.). Retrieved July 24, 2020, from https://acolita.com/que-es-la-correccion-atmosferica-en-la teledeteccion/ Briceño, F. (2005). Las cadenas de Markov en el análisis de cambios y asignación de usos de la tierra. Revista Geográfica Venezolana. Eastman, J. R. (2012). IDRISI Selva Manual. IDRISI Selva Manual. https://doi.org/10.1109/TGRS.2002.802519 En, :, Ojeda, J., Vallejo, M. F. Y., Francisco, E., & Navarro, S. (2010). El estudio de los índices de vegetación como base para conocer las relaciones entre la vegetación y el clima EL ESTUDIO DE LOS ÍNDICES DE VEGETACIÓN COMO BASE PARA CONOCER LAS RELACIONES ENTRE LA VEGETACIÓN Y EL CLIMA. FAO. (1996). CUMBRE MUNDIAL SOBRE LA ALIMENTACIÓN. Martorrel, A. (2018). El NDVI o Índice de vegetación de diferencia normalizada - Territorio Geoinnova - SIG y Medio Ambiente. https://geoinnova.org/blog territorio/ndvi-indice-vegetacion/ Naciones Unidas. (2015). Objetivos de Desarrollo del Milenio Informe de 2015 - Colombia. In Naciones Unidas. https://doi.org/10.1108/17427370810932141 Osuna-Osuna, A. K., Díaz-Torres, J. D. J., De Anda-Sánchez, J., Villegas-García, E., Gallardo-Valdez, J., Davila-Vazquez, G., Osuna-Osuna, A. K., Díaz-Torres, J. D. J., Anda-Sánchez, J. De, Villegas-García, E., Gallardo-Valdez, J., & Davila-Vazquez, G. (2015). Evaluación de cambio de cobertura vegetal y uso de suelo en la cuenca del río Tecolutla, Veracruz, México; periodo 1994-2010. Ambiente e Agua - An Interdisciplinary Journal of Applied Science, 10(2), 350–362. https://doi.org/10.4136/ambi-agua.1539 Santana Rodriguez, L. M. (2016). Teledetección ambiental: La observación de la Tierra desde el Espacio. Entorno Geográfico, 3. https://doi.org/10.25100/eg.v0i3.3579 |
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Hernández López, Jorge Armandoe4047159-55ec-4711-a590-bef079da2368-1Villegas Torres, María Francisca82edc5df-6aa4-4861-8511-b3a01b9e34ca600Gallego Herrán, Oscar Alejandro7cf9e972-bb48-4934-ae8e-6bf9dfb535ba-12025-06-09T15:18:26Z2025-06-09T15:18:26Z2021La cobertura y el uso del suelo en la cuenca del río Saldaña ha tenido una variación, debido a diversos factores antrópicos que impactan negativamente la fauna y la flora de la zona, acelerando el cambio climático que está afectando cada vez más el planeta. Para el presente trabajo se genera información cartográfica utilizando imágenes satelitales de los años (1985, 2001, 2015 y 2020), se realiza el procesamiento de imágenes mediante el software IDRISI, clasificando las imágenes de acuerdo al índice de vegetación normalizada (NDVI); se analizan los cambios ocurridos utilizando el módulo Land Change Modeler (LCM) del software IDRISI, el cual permite describir las ganancias y pérdidas de las diferentes categorías, utilizando una matriz de tabulación cruzada, por último se modela los escenarios futuros aplicando cadenas de Markov, esto con el objetivo de analizar los cambios de cobertura y uso de suelo mediante sistemas de información geográfica. En los resultados obtenidos, se identificaron los cambios del uso del suelo entre 1985 y 2001, proyectando el año 2015, el cual fue comparado con la imagen real correspondiente a ese año. Este procedimiento se realizó también con las imágenes de los años 2001 y 2020, en donde se proyectó el año 2040.The coverage and use of the soil in the Saldaña River basin has had a variation, due to various anthropic factors that negatively impact the fauna and flora of the area, accelerating the climate change that is increasingly affecting the planet. For the present work cartographic information is generated using satellite images of the years (1985, 2001, 2015 and 2020), image processing is carried out using IDRISI software, classifying the images according to the normalized vegetation index (NDVI); changes are analysed using the Land Change Modeler (LCM) module of the IDRISI software, which allows to describe the gains and losses of the different categories, using a cross-tabulation matrix, Finally, future scenarios are modelled using Markov chains, with the aim of analysing changes in land cover and land use using geographic information systems. In the results obtained, the land use changes were identified between 1985 and 2001, projecting the year 2015, which was compared with the real image corresponding to that year. This procedure was also performed with images of the years 2001 and 2020, where the year 2040 was projected.PregradoIngeniero CivilIntroducción.....1 Capítulo 1.....3 1.1 JUSTIFICACIÓN.....3 1.2 MARCO TEORICO.....5 1.2.1 Sistemas de información geográfica.....5 1.2.2 Teledetección.....5 1.2.3 Imágenes satelitales.....5 1.2.4 Satélites Landsat.....6 1.2.5 Procesamiento de imágenes satelitales.....8 1.2.6 Índices Espectrales.....9 1.2.7 Land Change Model (LCM).....10 1.2.8 ArcGIS.....11 1.2.9 IDRISI Selva.....11 Capítulo 2.....12 2.1 Objetivo General.....12 2.2 Objetivos específicos.....12 2.3 Diseño Metodológico.....12 2.3.1 Área de estudio.....12 2.3.2 Metodología.....14 Capítulo 3.....17 3.1 Análisis de resultados.....17 3.1.1 Selección de imágenes.....17 3.1.2 Corrección de imágenes.....17 3.1.3 Índice normalizado de diferencia de vegetación (NDVI).....18 3.1.4 Análisis estadístico.....19 3.1.5 Cadenas de Markov.....22 3.1.6 Manual para el análisis multitemporal de cambios de cobertura y uso del suelo basados en (LCM).....25 CAPITULO 4.....27 4.1 Conclusiones.....27 4.2 Recomendaciones.....28 Referencias Bibliográficas.....2945 páginasapplication/pdfOyuela Homez, M.C. & Gallego Herrán, O.A. (2021). Manual para el análisis multitemporal de cambios de cobertura y uso del suelo basados en Land Change modeler (LCM) por medio de imágenes satelitales. [Trabajo de grado, Universidad de Ibagué]. https://hdl.handle.net/20.500.12313/5240https://hdl.handle.net/20.500.12313/5240spaUniversidad de IbaguéIngenieríaIbaguéIngeniería Civil¿Qué es la corrección atmosférica en la Teledetección? | El blog de franz. (n.d.). Retrieved July 24, 2020, from https://acolita.com/que-es-la-correccion-atmosferica-en-la teledeteccion/Briceño, F. (2005). Las cadenas de Markov en el análisis de cambios y asignación de usos de la tierra. Revista Geográfica Venezolana.Eastman, J. R. (2012). IDRISI Selva Manual. IDRISI Selva Manual. https://doi.org/10.1109/TGRS.2002.802519En, :, Ojeda, J., Vallejo, M. F. Y., Francisco, E., & Navarro, S. (2010). El estudio de los índices de vegetación como base para conocer las relaciones entre la vegetación y el clima EL ESTUDIO DE LOS ÍNDICES DE VEGETACIÓN COMO BASE PARA CONOCER LAS RELACIONES ENTRE LA VEGETACIÓN Y EL CLIMA.FAO. (1996). CUMBRE MUNDIAL SOBRE LA ALIMENTACIÓN.Martorrel, A. (2018). El NDVI o Índice de vegetación de diferencia normalizada - Territorio Geoinnova - SIG y Medio Ambiente. https://geoinnova.org/blog territorio/ndvi-indice-vegetacion/Naciones Unidas. (2015). Objetivos de Desarrollo del Milenio Informe de 2015 - Colombia. In Naciones Unidas. https://doi.org/10.1108/17427370810932141Osuna-Osuna, A. K., Díaz-Torres, J. D. J., De Anda-Sánchez, J., Villegas-García, E., Gallardo-Valdez, J., Davila-Vazquez, G., Osuna-Osuna, A. K., Díaz-Torres, J. D. J., Anda-Sánchez, J. De, Villegas-García, E., Gallardo-Valdez, J., & Davila-Vazquez, G. (2015). Evaluación de cambio de cobertura vegetal y uso de suelo en la cuenca del río Tecolutla, Veracruz, México; periodo 1994-2010. 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