Desarrollo de una firma espectral para la identificación de parches de retamo espinoso (Ulex europeus) en los cerros orientales de la ciudad de Bogotá, usando imágenes satelitales SENTINEL-2
En el presente documento podemos encontrar la metodología y resultados alcanzados en el desarrollo de una firma espectral que permite realizar una aproximación a la identificación de parches de Retamo espinoso (Ulex europeus) presentes en los cerros orientales de la cuidad de Bogotá, haciendo uso de...
- Autores:
-
Barreto Vaca, Erwin Mauricio
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Militar Nueva Granada
- Repositorio:
- Repositorio UMNG
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/37423
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10654/37423
- Palabra clave:
- ANALISIS ESPECTRAL
PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMAGENES
COBERTURA VEGETAL
Retamo espinoso
Ulex europeus
spectral signature
Sentinel 2
Semi-Automatic Classification plugin
eastern hills
Bogotá
Retamo espinoso
Ulex europeus
Firma espectral
Sentinel 2
QGIS
Cerros orientales
Bogotá
- Rights
- openAccess
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Summary: | En el presente documento podemos encontrar la metodología y resultados alcanzados en el desarrollo de una firma espectral que permite realizar una aproximación a la identificación de parches de Retamo espinoso (Ulex europeus) presentes en los cerros orientales de la cuidad de Bogotá, haciendo uso de las imágenes multiespectrales de adquisición gratuita como los son las proporcionadas por la misión Copenicus Sentinel-2 de la European Space Agency – ESA, las cuales a la fecha de elaboración de este estudio son las que cuentan con la mejor resolución espacial. Adicionalmente para el procesamiento de las imágenes multiespectrales, el desarrollo de la firma espectral y la clasificación de las coberturas asociadas a los parches de retamo espinoso se usa como herramienta el software de licencia libre Quantum GIS – QGIS, el cual por medio del complemento Semi-Automatic Classification, se lograron alcanzar los objetivos propuestos. |
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