Políticas   Declaración de Budapest  

Examinando por Autor "Echevarria Mendoza, Maycol Owen"

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    Evaluación multitemporal del cambio de uso y cobertura de suelo con imágenes geoespaciales en el distrito de Oxapampa, Perú 2014-2019
    (Universidad Peruana Unión, 2019-12-02) Echevarria Mendoza, Maycol Owen; Roman Medrano, Maria Alejandra; Poma Porras, Orlando Alan
    El objetivo de este artículo fue realizar una evaluación multitemporal del cambio de uso y cobertura de suelo en el distrito de Oxapampa, Perú. Para ello se utilizaron datos de imágenes geoespaciales representativas de seis años (2014-2019). El software para tratar estos datos fue el ArcGIS 10.4, donde se realizó la corrección atmosférica para mejorar la resolución, y la calibración radiométrica con el fin de tratar la dispersión de partículas suspendidas que interfieren en la cuantificación de áreas. La nubosidad presente fue también evaluada. Los resultados mostraron porcentajes elevados en los años 2014 (cobertura vegetal=64.14%), 2018 (zona urbana=5.05%, y zonas hídricas = 16.53%), y 2019(zona agrícola = 31.83%) y porcentajes bajos en los años 2014 (zona urbana=1.87%, y zona agrícola=22.56%), 2016 (zonas hídricas = 4.81%), 2018 (cobertura vegetal=38.21). Los porcentajes de áreas y los cambios durante los seis años se muestran en gráficos para cada variable, asimismo mediante el software de R-studio se aplicó el test de normalidad para todos los datos obtenidos En conclusión, la evaluación multitemporal haciendo uso de ArcGIS permite cuantificar e incrementar información significativa que contribuya a entender los cambios y la dinámica de diferentes espacios, de esta manera facilita y favorece la toma de decisiones para la geo conservación de paisajes integrales.
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    Metodología propuesta para evaluar la relación del comportamiento de LST respecto al NDVI basado en la evaluación multitemporal de sus varianzas 2013 - 2020
    (Universidad Peruana Unión, 2021-04-12) Echevarria Mendoza, Maycol Owen; Lazo Chávez, Derek Enrique; Poma Porras, Orlando
    Debido a los impactos potenciales negativos del cambio climático en la humanidad durante los últimos años, teniendo como consecuencia la alteración de estaciones climáticas, aumento de la temperatura global y fenómenos inesperados en lugares estacionales, se origina la importancia de desarrollar mecanismos que ayuden a monitorear y hacer un seguimiento, por ello el objetivo de este trabajo es proponer una metodología para evaluar el comportamiento de la Temperatura de Superficie Terrestre (LST) respecto al Índice Diferencial de Vegetación Normalizada (NDVI) basado en la evaluación multitemporal de sus varianzas 2013-2020. Se procesaron imágenes del satélite landsat 8 obteniendo valores de NDVI y LST, se realizó la corrección radiométrica y atmosférica de los valores, posterior a esto se aplicó la banda pancromática para mejorar la resolución de las imágenes a 15x15 metros pixel, se hizo el Análisis de Componente Principal (PCA) para reducir la dimensión de los valores y mejorar la correlación entre la varianzas de NDVI y LST del año 2020 en relación al 2013. Se obtuvo el coeficiente de correlación de Spearman (Rho) de 0.0267 que indica una correlación casi nula entre los datos de LST y NDVI, después se aplicó el PCA para generar los diagramas de dispersión, siendo el modelo matemático de la regresión polinomial de grado 14 la que se ajusta a la regresión no lineal por defecto, con un R cuadrado ajustado de 0.1421 indicando que la variabilidad de los datos de varianza de LST es explicada por la variabilidad de los datos de NDVI en un 14.21%.