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Título : Estudio de la deforestación de bosque tropical amazónico mediante un análisis multitemporal de imágenes RADAR (SAR).
Autor : Cisneros Vaca, César Ramiro
Latacunga Vega, Byron Humberto
Toaza Garcés, Indira Monserratte
Palabras clave : ALGORITMO
BOSQUE
CAMBIO
DEFORESTACIÓN
Fecha de publicación : 19-abr-2021
Editorial : Riobamba, Universidad Nacional de Chimborazo
Resumen : El presente trabajo tiene como objetivo el análisis de deforestación en el bosque tropical amazónico con el uso de imágenes SAR, tomando como punto de partida la gran problemática relacionada a la pérdida de cobertura de bosque a causa de actividades antrópicas como la expansión de la frontera agrícola, ganadera o la explotación de la madera. Las imágenes SAR poseen características muy útiles al momento de detectar cambios en un área, por ello se estableció una cadena de preprocesamiento y manejo de datos que nos permita obtener zonas deforestadas y calcular tasas de pérdida de bosque desde el año 2016 hasta el año 2020. Se aplicaron dos metodologías distintas: la primera desarrollada por Vargas et al. (2019) con detección automática de deforestación utilizando la polarización VH de manera anual; y la segunda a través de un algoritmo de detección de cambios desarrollado por Canty (2020) en el portal Google Colab de forma bianual. Cada metodología sometida a validación arrojó resultados de precisión positivos, siendo el algoritmo de Canty (2020) la metodología que mejor detecta los cambios por deforestación a través del manejo de dos polarizaciones (VH-VV). En cuanto al análisis de deforestación, se reportan tasas de alrededor de -0,85%; no obstante los resultados obtenidos son ligeramente inferiores a los calculados con datos de la autoridad ambiental (tasa de -1,09% en el periodo 2016-2018). Las dos metodologías indican el gran potencial de las imágenes SAR en la detección de deforestación en bosques tropicales
Descripción : The research’s aims is to analyze deforestation in the Amazonian tropical forest by using SAR images, taking as a starting point the significant problem related to forest cover loss due to anthropic activities such as the expansion of the agricultural, livestock or logging frontier. SAR images have advantageous characteristics when detecting changes in an area; therefore, a chain of pre-processing and data management was established to obtain deforested sites and calculate forest loss rates from 2016 to 2020. Two different methodologies were applied: the first developed by Vargas et al. (2019) with automatic deforestation detection using VH polarization on an annual basis; and the second through a change detection algorithm developed by Canty (2020) on Google Colab portal every two years. Each methodology subjected to validation yielded positive precision results, with Canty's algorithm (2020) being the methodology that best detects changes due to deforestation by managing two polarizations (VH-VV). Regarding the deforestation analysis, rates of around -0.85% were reported. However, the results obtained are slightly lower than those calculated with data from the environmental authority (-1.09% for the 2016-2018 period). Both methodologies indicate the great potential of SAR images in detecting deforestation in tropical forests.
URI : http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/7550
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