Análisis del cambio de cobertura vegetal del parque natural regional Siscunsí – Ocetá (Boyacá), entre los años 1986 y 2021 a través de imágenes satelitales
Este proyecto tiene como zona de estudio el Parque Natural Regional (PNR) Unidad Biogeográfica Siscunsí-Ocetá, ubicado en el Departamento de Boyacá, Colombia; puesto que ha venido presentando cambios en su cobertura vegetal principalmente por actividades antrópicas. En este estudio se realizó un aná...
- Autores:
-
Mendoza Aguilar, Laura Heidy
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Militar Nueva Granada
- Repositorio:
- Repositorio UMNG
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/43692
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10654/43692
- Palabra clave:
- GEOMATICA
COBERTURA VEGETAL
PROCESAMIENTO DE IMAGENES
supervised classification
multitemporal analysis
Páramo Siscunsi-Oceta
geomatics
clasificación supervisada
análisis multitemporal
Páramo Siscunsi-Oceta
geomática
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- openAccess
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Este proyecto tiene como zona de estudio el Parque Natural Regional (PNR) Unidad Biogeográfica Siscunsí-Ocetá, ubicado en el Departamento de Boyacá, Colombia; puesto que ha venido presentando cambios en su cobertura vegetal principalmente por actividades antrópicas. En este estudio se realizó un análisis multitemporal de cinco imágenes satelitales Landsat disponibles para el periodo comprendido entre los años 1986 y 2021, en las cuales, mediante técnicas de fotointerpretación como la clasificación supervisada y el índice de vegetación de diferencia normalizada, se evaluó el tipo de vegetación del ecosistema y se identificaron los cambios en el uso de la tierra. Así mismo, mediante un modelo estadístico de regresión se analizaron estos cambios para determinar un posible escenario al año 2031. Como resultado se usaron las categorías de la metodología Corine Land Cover, donde se obtuvo que el 58% del área total del Parque presenta cambios en la cobertura vegetal durante este periodo, entre estos el Bosque que disminuyo en un 8% su área para el año 2021, pero coberturas como Herbazal predominaron en los años analizados. Sin embargo, no se detectó una tendencia significativa entre las variables analizadas del área de cobertura con relación al tiempo, puesto que la correlación más alta fue la vegetación de Herbazal con una confiabilidad del 54%. |
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[1] Thomas van der Hammen, El estudio de la vegetación en Colombia, Bogotá, 1997. [2] UICN, Los paramos del mundo. Proyecto atlas mundial de los páramos, Quito, 2003. [3] Greenpeace, «Páramos en peligro. El caso de la mineria de carbon en Pisba,» 2013. [4] Ladera sur, «Una visita al páramo de Ocetá, en Colombia: un paraíso de otra latitud,» 2020. [En línea]. Available: https://laderasur.com/destino/una-visita-al-paramo-de-oceta-en-colombia-un-paraiso-de-otra-latitud/. [5] Parques Nacionales Naturales de Colombia, «RUNAP,» 2021. [En línea]. Available: https://runap.parquesnacionales.gov.co. [6] Corporación Autónoma Regional de Cundinamarca - CAR, «La CAR : Antecedentes y perspectivas,» 2017. [En línea]. Available: http://hdl.handle.net/20.500.11786/33652. [7] Corpoboyacá, Acuerdo 005, 2012. [8] Corpoboyacá & Fundacion Neotropical, «Formulacion del Plan de manejo del Parque Natural Regional Siscunsi - Oceta, mediante la participacion local y la actualizacion de los planes de manejo preexistentes para los paramos de Siscunsi y Oceta,» Tunja, 2011. [9] IDEAM, Leyenda nacional de coberturas de la tierra. Metodología CORINE Land Cover adaptada para Colombia Escala 1:100.000, Bogotá: Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios AmbientalesInstituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales, 2010. [10] Neotropical, de Plan de manejo ambiental Parque natural regional unidad biogeografica Siscunsí-Ocetá, Corpoboyacá, 2011, p. 9. [11] NASA, «MODIS,» [En línea]. Available: https://modis.gsfc.nasa.gov/data/dataprod/mod14.php. [Último acceso: 2022]. [12] M. L. García, «Satelites de teledeteccion para la gestion territorial,» 2012. [13] Hexagon, «ERDAS IMAGINE: World-Class Remote Sensing Software,» [En línea]. Available: https://www.hexagongeospatial.com/products/power-portfolio/erdas-imagine/erdas-imagine-remote-sensing-software-package. [Último acceso: 2022]. [14] Á. F. García, «El espectro electromagnético,» 2010. [En línea]. Available: http://www.sc.ehu.es/sbweb/fisica/cuantica/negro/espectro/espectro.htm. [15] C. F. y. L. Herrero, Analisis visual de imagenes obtenidas del sensor ETM + satelite Landsat, España, 2001. [16] J. W. Quinn, «Band Combinations,» 2001. [En línea]. Available: http://web.pdx.edu/~nauna/resources/10_BandCombinations.htm . [17] INTA castelar, «Metodos estadisticos de la evaluacion de la exactitud de productos derivados de sensores remotos,» Argentina. [18] esri Colombia, «ArcGIS,» [En línea]. Available: https://www.esri.co/es-co/productos/arcgis/inicio. [Último acceso: 2022]. [19] ESRI, «ArcGIS for Desktop,» 2016. [En línea]. Available: https://desktop.arcgis.com/es/arcmap/10.3/manage-data/raster-and-images/ndvi-function.htm. [20] C. Rios, «Comparación de técnicas para determinar cobertura vegetal y usos de la tierra en áreas de interés ecológico. Ecuador,» 2015. [21] C. Carollo, «Regresión Lineal Simple,» Departamento de estadistica e investigacion operativa, 2011. [22] M. R. Barrios, «Estudio multitemporal para la determinacion de cambios en el uso del suelo en el complejo de paramos Tota-Bijagual-Mamapacha para el periodo 1992-2012,» Bogotá, 2014. [23] E. b. d. Franz, «Lista de combinaciones de bandas en Sentinel 2,» 2019. [En línea]. Available: https://acolita.com/lista-de-combinaciones-de-bandas-en-sentinel-2a/. [24] N. H. Vargas, «Implementacion de biomodelos estimativos de la calidad ecositemica en el nevado del Cocuy al año 2030 producto del retroceso glaciar,» Univerisdad Distrital convencio Agustin Codazzi, 2017. [25] K. Rodriguez, «Correlacion lineal y analisis de regresion,» Universitat Oberta Catalunya, 2010. [26] IDEAM, «Promedio climático entre los años 1981 y 2010,» SIAC, [En línea]. Available: http://www.siac.gov.co/catalogo-de-mapas. |
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Gutiérrez, FredyMendoza Aguilar, Laura HeidyEspecialista en GeomáticaSiscunsí - Ocetá - Boyacá - Colombia1986-2021Calle 1002023-04-18T16:39:57Z2023-04-18T16:39:57Z2022-06-24http://hdl.handle.net/10654/43692instname:Universidad Militar Nueva Granadareponame:Repositorio Institucional Universidad Militar Nueva Granadarepourl:https://repository.unimilitar.edu.coEste proyecto tiene como zona de estudio el Parque Natural Regional (PNR) Unidad Biogeográfica Siscunsí-Ocetá, ubicado en el Departamento de Boyacá, Colombia; puesto que ha venido presentando cambios en su cobertura vegetal principalmente por actividades antrópicas. En este estudio se realizó un análisis multitemporal de cinco imágenes satelitales Landsat disponibles para el periodo comprendido entre los años 1986 y 2021, en las cuales, mediante técnicas de fotointerpretación como la clasificación supervisada y el índice de vegetación de diferencia normalizada, se evaluó el tipo de vegetación del ecosistema y se identificaron los cambios en el uso de la tierra. Así mismo, mediante un modelo estadístico de regresión se analizaron estos cambios para determinar un posible escenario al año 2031. Como resultado se usaron las categorías de la metodología Corine Land Cover, donde se obtuvo que el 58% del área total del Parque presenta cambios en la cobertura vegetal durante este periodo, entre estos el Bosque que disminuyo en un 8% su área para el año 2021, pero coberturas como Herbazal predominaron en los años analizados. Sin embargo, no se detectó una tendencia significativa entre las variables analizadas del área de cobertura con relación al tiempo, puesto que la correlación más alta fue la vegetación de Herbazal con una confiabilidad del 54%.INTRODUCCIÓN 1. MATERIALES Y MÉTODOS 1.1 Área de estudio 1.2 Metodología 2. RESULTADOS Y DISCUSIÓN 2.1 Análisis multitemporal 2.2 índice NDVI 2.3 Modelo de regresión 3. CONCLUSIONES REFERENCIAS BIBLIOGRAFICASThis project has as study area the Regional Natural Park (PNR) Siscunsí-Ocetá Biogeographical Unit, located in the Department of Boyacá, Colombia; since it has been presenting changes in its vegetation cover mainly due to anthropic activities. In this study, a multi-temporal analysis of five Landsat satellite images available for the period between 1986 and 2021 was carried out, in which, through photo-interpretation techniques such as supervised classification and the normalized vegetation index, the type of vegetation was evaluated. of the ecosystem and changes in land use were identified. Likewise, through a statistical regression model, these changes were analyzed to determine a possible scenario for the year 2031. As a result, the categories of the Corine Land Cover methodology were used, where it was obtained that 58% of the total area of the Park presents changes in vegetation cover this period, including the Forest, which decreased its area by 8%, but coverage such as Herbazal predominated in the years analyzed. However, no significant trend is detected between the variables analyzed, such as the coverage area in relation to time, for which the highest connections were the Herbazal vegetation with a reliability of 54%.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 abiertoAnálisis del cambio de cobertura vegetal del parque natural regional Siscunsí – Ocetá (Boyacá), entre los años 1986 y 2021 a través de imágenes satelitalesSatellite image analysis of vegetation coverage change in the natural regional park Siscunsi-Oceta (Boyacá) between 1986 and 2021GEOMATICACOBERTURA VEGETALPROCESAMIENTO DE IMAGENESsupervised classificationmultitemporal analysisPáramo Siscunsi-Ocetageomaticsclasificación supervisadaanálisis multitemporalPáramo Siscunsi-OcetageomáticaTesis/Trabajo de grado - Monografía - Especializacióninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fEspecialización en GeomáticaFacultad de IngenieríaUniversidad Militar Nueva Granada[1] Thomas van der Hammen, El estudio de la vegetación en Colombia, Bogotá, 1997.[2] UICN, Los paramos del mundo. Proyecto atlas mundial de los páramos, Quito, 2003.[3] Greenpeace, «Páramos en peligro. El caso de la mineria de carbon en Pisba,» 2013.[4] Ladera sur, «Una visita al páramo de Ocetá, en Colombia: un paraíso de otra latitud,» 2020. [En línea]. Available: https://laderasur.com/destino/una-visita-al-paramo-de-oceta-en-colombia-un-paraiso-de-otra-latitud/.[5] Parques Nacionales Naturales de Colombia, «RUNAP,» 2021. [En línea]. Available: https://runap.parquesnacionales.gov.co.[6] Corporación Autónoma Regional de Cundinamarca - CAR, «La CAR : Antecedentes y perspectivas,» 2017. [En línea]. Available: http://hdl.handle.net/20.500.11786/33652.[7] Corpoboyacá, Acuerdo 005, 2012.[8] Corpoboyacá & Fundacion Neotropical, «Formulacion del Plan de manejo del Parque Natural Regional Siscunsi - Oceta, mediante la participacion local y la actualizacion de los planes de manejo preexistentes para los paramos de Siscunsi y Oceta,» Tunja, 2011.[9] IDEAM, Leyenda nacional de coberturas de la tierra. Metodología CORINE Land Cover adaptada para Colombia Escala 1:100.000, Bogotá: Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios AmbientalesInstituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales, 2010.[10] Neotropical, de Plan de manejo ambiental Parque natural regional unidad biogeografica Siscunsí-Ocetá, Corpoboyacá, 2011, p. 9.[11] NASA, «MODIS,» [En línea]. Available: https://modis.gsfc.nasa.gov/data/dataprod/mod14.php. [Último acceso: 2022].[12] M. L. García, «Satelites de teledeteccion para la gestion territorial,» 2012.[13] Hexagon, «ERDAS IMAGINE: World-Class Remote Sensing Software,» [En línea]. Available: https://www.hexagongeospatial.com/products/power-portfolio/erdas-imagine/erdas-imagine-remote-sensing-software-package. [Último acceso: 2022].[14] Á. F. García, «El espectro electromagnético,» 2010. [En línea]. Available: http://www.sc.ehu.es/sbweb/fisica/cuantica/negro/espectro/espectro.htm.[15] C. F. y. L. Herrero, Analisis visual de imagenes obtenidas del sensor ETM + satelite Landsat, España, 2001.[16] J. W. Quinn, «Band Combinations,» 2001. [En línea]. Available: http://web.pdx.edu/~nauna/resources/10_BandCombinations.htm .[17] INTA castelar, «Metodos estadisticos de la evaluacion de la exactitud de productos derivados de sensores remotos,» Argentina.[18] esri Colombia, «ArcGIS,» [En línea]. Available: https://www.esri.co/es-co/productos/arcgis/inicio. [Último acceso: 2022].[19] ESRI, «ArcGIS for Desktop,» 2016. [En línea]. Available: https://desktop.arcgis.com/es/arcmap/10.3/manage-data/raster-and-images/ndvi-function.htm.[20] C. Rios, «Comparación de técnicas para determinar cobertura vegetal y usos de la tierra en áreas de interés ecológico. Ecuador,» 2015.[21] C. Carollo, «Regresión Lineal Simple,» Departamento de estadistica e investigacion operativa, 2011.[22] M. R. 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