Cálculo del índice de vegetación de diferencia normalizada - NDVI usando la plataforma Google Earth Engine para los años 2019 y 2020 de la vereda La Florida en el municipio de Puerto Asís
El presente artículo evidencia principalmente los beneficios de la plataforma Google Earth Engine para el análisis a nivel planetario del clima y la superficie de la tierra. El catálogo de varios petabytes de imágenes satelitales, con un registro de más de 30 años de monitoreo le permiten ejecutar a...
- Autores:
-
Guzmán Arévalo, Diego Felipe
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Militar Nueva Granada
- Repositorio:
- Repositorio UMNG
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10654/40417
- Palabra clave:
- DEFORESTACION
PROCESAMIENTO DE IMAGENES
SISTEMAS DE INFORMACION GEOGRAFICA
NDVI
Deforestation
Google Earth Engine
Puerto Asis
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NDVI
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El presente artículo evidencia principalmente los beneficios de la plataforma Google Earth Engine para el análisis a nivel planetario del clima y la superficie de la tierra. El catálogo de varios petabytes de imágenes satelitales, con un registro de más de 30 años de monitoreo le permiten ejecutar análisis rápidos sin consumir recursos del ordenador porque está basada en la nube. Con base en las bondades de GEE se calculó el NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) de los años 2019 y 2020 para la vereda La Florida en el municipio de Puerto Asís y posteriormente se realizó la resta del NDVI del año 2020 y el 2019, el resultado permitió cuantificar y ubicar la deforestación. |
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Con base en las bondades de GEE se calculó el NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) de los años 2019 y 2020 para la vereda La Florida en el municipio de Puerto Asís y posteriormente se realizó la resta del NDVI del año 2020 y el 2019, el resultado permitió cuantificar y ubicar la deforestación.This article mainly shows the benefits of the Google Earth Engine (GEE) platform for planetary-level climate and land surface analysis. The multi-petabyte satellite imagery catalog is cloud-based and has a track record of over 30 years, allowing to run quick scans without consuming compute resources. Taking advantage of the benefits of the GEE, the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) was calculated over the village of La Florida in the municipality of Puerto Asís, Colombia, and subsequently, the subtraction of the NDVI for the years 2020 and 2019, allowing to quantify and locate deforestation.Especializaciónapplicaction/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalAcceso abiertoCálculo del índice de vegetación de diferencia normalizada - NDVI usando la plataforma Google Earth Engine para los años 2019 y 2020 de la vereda La Florida en el municipio de Puerto AsísNormalized difference vegetation index - NDVI calculated using the Google Earth Engine platform for the years 2019 and 2020 of the vereda La Florida in the municipality of Puerto AsisDEFORESTACIONPROCESAMIENTO DE IMAGENESSISTEMAS DE INFORMACION GEOGRAFICANDVIDeforestationGoogle Earth EnginePuerto AsisSentinel-2NDVIDeforestaciónGoogle Earth EngineSentinel-2Puerto AsisTesis/Trabajo de grado - Monografía - Especializacióninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fEspecialización en GeomáticaFacultad de IngenieríaUniversidad Militar Nueva GranadaBalderas, J. (01 de 09 de 2018). Indice Diferencial de Vegetación Normalizada. Revista: Universidad Nacional Autónoma de México. doi:DOI: 10.13140 / RG.2.2.19255.78243Bueno, E. B. (01 de 11 de 2021). GeoInnova. Obtenido de https://geoinnova.org/blog-territorio/infraestructura-de-datos-espaciales-ide-que-es-y-por-que-surge/Chuvieco E., D. M. (1999). Riesgo de incendio a corto plazo: estimación del contenido de humedad del follaje a partir de datos satelitales. Teledetección de grandes incendios forestales, 17 - 34. doi:10.1007/978-3-642-60164-4_3Chuvieco Salinero, E. (2006). Teledetección ambiental: la observación de la tierra desde el espacio. Barcelona: Ariel.EOS. (10 de 11 de 2021). Eath Obsreving System. Obtenido de Eath Obsreving System: https://eos.com/es/make-an-analysis/ndvi/ESRI. (01 de 11 de 2021). https://desktop.arcgis.com/. Obtenido de https://desktop.arcgis.com/es/arcmap/10.3/manage-data/raster-and-images/ndvi-function.htmGilabert. (1997). Acerca de los índices de vegetación. Revista de teledetección.Gis&Beers. (01 de 11 de 2021). Gis&Beers. Obtenido de http://www.gisandbeers.com/correccion-radiometrica-imagenes-satelite/#more-5027Google Earth Engine. (1 de 11 de 2021). Google Earth Engine: análisis geoespacial a escala planetaria para todos. Obtenido de https://earthengine.google.com/platform/Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M., Ilyushchenko, S., Thau, D. y Moore, R. (01 de 11 de 2017). Google Earth Engine: análisis geoespacial a escala planetaria para todos. Obtenido de https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031La Agencia Espacial Europea. (01 de 11 de 2021). sentinels. Obtenido de https://sentinels.copernicus.eu/Pete Falloon, C. D.-A. (2007). Climate change and its impact on soil and vegetation carbon storage in Kenya, Jordan, India and Brazil. Agriculture, Ecosystems & Environment, 136.Rouse, J. J. (1974). Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. NASA Technical Reports Server, 317.UNODC. (01 de 11 de 2021). https://geoserver.unodc.org.co. 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