Estimación de biomasa arborea por medio de índices de vegetación para el parque nacional natural La Paya
En este trabajo se estudia el potencial del índice diferenciados de vegetación (NDVI) de las Banda 4 y la Banda 5 del sensor OLI, del satélite Landsat 8 para estimar biomasa arbórea del Parque Nacional Natural “La Paya”, ubicado en el municipio de Leguízamo (Putumayo). Se aplican las correcciones ra...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2015
- Institución:
- Universidad Militar Nueva Granada
- Repositorio:
- Repositorio UMNG
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/6586
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10654/6586
- Palabra clave:
- Biomasa
Índices de Vegetación
Imágenes Landsat 8
Clasificación de cobertura vegetal
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En este trabajo se estudia el potencial del índice diferenciados de vegetación (NDVI) de las Banda 4 y la Banda 5 del sensor OLI, del satélite Landsat 8 para estimar biomasa arbórea del Parque Nacional Natural “La Paya”, ubicado en el municipio de Leguízamo (Putumayo). Se aplican las correcciones radiométricas a la imagen digital utilizada para obtener magnitudes físicas de la superficie (reflectancia) y calcular los índices de vegetación; se realiza una clasificación de la cobertura dentro del área de estudio, por medio de la fotointerpretación de la imagen Landsat 8 del año 2015 y de información de la cobertura vegetal del año 2005 del parque, para discriminar las zonas de vegetación arbórea a las cuales se les va a determinar el valor de biomasa. Para la estimación de la biomasa arbórea, se aplicó un modelo de regresión que relaciona la biomasa de inventarios forestales hechos en la zona para cada cobertura vegetal y con los valores digitales (VD) de los NDVI. De los análisis de resultados, se concluye que es posible estimar razonablemente la biomasa de coberturas de vegetación arbolada con el uso de índices diferenciados de vegetación, para el Parque Nacional Natural La Paya, con los resultados obtenidos, se ha demostrado el potencial de las imágenes de satélite Landsat 8 y el índice diferenciado de vegetación (NVDI) para la gestión ambiental del sistema de Parque Nacional Naturales |
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Alegre J., Ricse A., Arévalo L., Barbarán J. & Palm C. (2000). Reservas de carbono en diferentes sistemas de uso de la tierra en la Amazonía peruana. Consorcio para el Desarrollo Sostenible de Ucayali (CODESU) Boletín informativo.12 Álvarez et al., (2010). Tree allometric biomass equations along a complex environmental gradient in tropical forests of Colombia: a test to pantropical models. Anaya et al. (2008). Estimación de biomasa aérea en Colombia a partir de imágenes MODIS. Calderón .J. et al. (1999). Evaluación de dos métodos para la estimación de biomasa arbórea a través de datos LANDSAT TM en Jusnajab La Laguna, Chiapas, México: estudio de caso Chuvieco. E.1990. Fundamentos de teledetección espacial. IDEAM, (2010).Estimación de las reservas potenciales de carbono almacenadas en la biomasa aérea en bosques naturales de Colombia |
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Se aplican las correcciones radiométricas a la imagen digital utilizada para obtener magnitudes físicas de la superficie (reflectancia) y calcular los índices de vegetación; se realiza una clasificación de la cobertura dentro del área de estudio, por medio de la fotointerpretación de la imagen Landsat 8 del año 2015 y de información de la cobertura vegetal del año 2005 del parque, para discriminar las zonas de vegetación arbórea a las cuales se les va a determinar el valor de biomasa. Para la estimación de la biomasa arbórea, se aplicó un modelo de regresión que relaciona la biomasa de inventarios forestales hechos en la zona para cada cobertura vegetal y con los valores digitales (VD) de los NDVI. De los análisis de resultados, se concluye que es posible estimar razonablemente la biomasa de coberturas de vegetación arbolada con el uso de índices diferenciados de vegetación, para el Parque Nacional Natural La Paya, con los resultados obtenidos, se ha demostrado el potencial de las imágenes de satélite Landsat 8 y el índice diferenciado de vegetación (NVDI) para la gestión ambiental del sistema de Parque Nacional NaturalesIn this paper is studied the potential of differential vegetation index (NDVI) of Band 4 and Band 5 the OLI sensor, the satellite Landsat 8 for estimating arboreal biomass National Natural Park "La Paya" located in the municipality of Leguizamo (Putumayo). Radiometric corrections to the digital image used for the surface physics magnitudes (reflectance) and calculate the vegetation indices are applied. Then, cover classification is performed within the study area, through the photo interpretation of image Landsat 8 2015 and information of the vegetation cover in 2005 the park, to discriminate areas to which they are going to determine the value of biomass. To estimate arboreal biomass, a regression model relating the biomass of forest inventory made in the area for each vegetation cover and the digital values (DV) of the NDVI was applied. From the analysis of results, we conclude that it is possible to reasonably estimate the biomass of vegetation cover using differential vegetation index for the National Park La Paya, with the results, it has demonstrated the potential of the images Landsat 8 and differential vegetation index (NDVI) for Environmental Management for the Natural National Park System.pdfspaUniversidad Militar Nueva GranadaFacultad de IngenieríaEspecialización en GeomáticaBiomasaÍndices de VegetaciónImágenes Landsat 8Clasificación de cobertura vegetalVIGILANCIA AMBIENTALVIGILANCIA DE LA VEGETACIONBiomassVegetation indexImages Landsat 8Classification land coverEstimación de biomasa arborea por medio de índices de vegetación para el parque nacional natural La PayaEstimate of arboreal biomass through vegetation index for national natural park La Payainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fAlegre J., Ricse A., Arévalo L., Barbarán J. & Palm C. (2000). Reservas de carbono en diferentes sistemas de uso de la tierra en la Amazonía peruana. Consorcio para el Desarrollo Sostenible de Ucayali (CODESU) Boletín informativo.12Álvarez et al., (2010). Tree allometric biomass equations along a complex environmental gradient in tropical forests of Colombia: a test to pantropical models.Anaya et al. (2008). Estimación de biomasa aérea en Colombia a partir de imágenes MODIS.Calderón .J. et al. (1999). Evaluación de dos métodos para la estimación de biomasa arbórea a través de datos LANDSAT TM en Jusnajab La Laguna, Chiapas, México: estudio de casoChuvieco. E.1990. Fundamentos de teledetección espacial.IDEAM, (2010).Estimación de las reservas potenciales de carbono almacenadas en la biomasa aérea en bosques naturales de Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2ORIGINALRodriguezCortesAngelaNatalia2015.pdfapplication/pdf1818701http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/6586/1/RodriguezCortesAngelaNatalia2015.pdf637cb32a7d90928218fbd3fbd7e35516MD51LICENSElicense.txttext/plain1521http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/6586/2/license.txt57c1b5429c07cf705f9d5e4ce515a2f6MD52TEXTRodriguezCortesAngelaNatalia2015.pdf.txtExtracted texttext/plain48020http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/6586/3/RodriguezCortesAngelaNatalia2015.pdf.txtaa47f563ea5dc1ed47b322806adee9f7MD53THUMBNAILRodriguezCortesAngelaNatalia2015.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5112http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/6586/4/RodriguezCortesAngelaNatalia2015.pdf.jpg2564862afc97a3c7ae745c4d68f1ed45MD5410654/6586oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/65862019-12-30 13:01:40.388Repositorio Institucional UMNGbibliodigital@unimilitar.edu.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 |