Examinando por Materia "Landsat"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Comparación de imágenes satelitales Landsat con imágenes NOAA obtenidas analógicamente a partir de radiofrecuencia
    (Universidad del Valle, 2019) Rodríguez Galindo, Abel Eduardo; Hernandez Torres, Francisco Luis
    En la actualidad, el uso de las imágenes adquiridas con plataformas aéreas o satelitales es muy extendido, ya que permiten estudiar una gran cantidad de fenómenos que ocurren en la superficie terrestre y en la atmosfera. El registro de los datos tomados por sensores a bordo de satélites ha estado en manos de agencias espaciales nacionales, empresas privadas y universidades de países desarrollados. Sin embargo, esta situación está cambiando, debido a la apertura de datos de agencias espaciales, tales como la NASA con su dependencia NOAA, la Agencia Espacial Europea (ESA), la Agencia Espacial Federal de Rusia, entre otras, que permiten la descarga de los datos crudos a través de protocolos y estándares muy bien definidos. Uno de ellos es el protocolo de Transmisión Automática de Imágenes (APT), sistema de adquisición de imágenes de libre uso, imágenes sin impedimentos visuales, además, imágenes actualizadas día por día, de la zona de interés. En esta propuesta se compararan las imágenes obtenidas mediante el sistema APT y las imágenes obtenidas mediante métodos tradicionales, con el fin de revisar las diferencias, pros y contras de cada uno de ellos.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Evaluación y comparación de índices de vegetación obtenido con imágenes satelitales Landsat 8.
    (Universidad del Valle, 2020) Córdoba Rojas, Valentina; Urbano Rojas, Cristian David; Baquero Montoya, Olga Lucia
    Los Índice de Vegetación (VI) son combinaciones de bandas espectrales cuya función es diferenciar tipos de cobertura (agua, suelo, vegetación, urbano) y el estado de la vegetación a partir de su respuesta espectral. Se realizó una revisión bibliográfica de índices de vegetación, de los que se seleccionaron 13: RVI, NDVI, YVI, PVI, SAVI, ARVI, GEMI, MSAVI, GARI, EVI, GNDVI, DVI y TVI. Los índices se aplicaron y analizaron en un estudio multitemporal, teniendo en cuenta las variaciones de precipitación como indicador de clima de la zona con el fin de estudiar el comportamiento de los índices. Se emplearon 2 imágenes Landsat 8- sensor OLI en el área de estudio comprendida entre la región norte y centro del Valle del Cauca, Colombia y coberturas a escala 1:100.000. Para el estudio multitemporal se seleccionaron dos épocas: abril y diciembre del año 2017. Teniendo en cuenta las respuestas espectrales de cada tipo de cobertura (agua, suelo, vegetación, zona urbana) se calcularon los rangos de respuesta de cada índice y se compararon con los valores extraídos de estos, calculados a partir de las imágenes, en la muestra representativa de dichas coberturas. Los resultados obtenidos mostraron que cada índice responde a características como densidad de vegetación, suelo desnudo, nubes y cantidad de agua. Por consiguiente, es importante tener conocimiento de las coberturas que se están evaluando para aplicar un índice que describa realmente el estado de estas. Para facilitar el proceso se desarrolló una interfaz gráfica para calcular los índices en lenguaje Python.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Metodología para determinar las áreas afectadas por minería ilegal por medio de imágenes satelitales Sentinel y técnicas de percepción remota en el Bagre, Antioquía.
    (Universidad del Valle, 2021) Chamorro Hoyos, Fabio Alberto; García Cortés, César Edwin
    El flagelo de la minería ilegal trae consigo consecuencias adversas a nivel ambiental, social y económico en diversos departamentos del país, siendo Antioquia el segundo departamento más afectado con esta práctica, por lo que se hace necesario identificar las regiones influidas por esta actividad. Con el objetivo de determinar las zonas con minería ilegal a cielo abierto en el municipio de El Bagre en el mes de enero del año 2020, fue necesaria la definición de variables por medio de las características pictórico - morfológicas representativas para cada una de las coberturas presentes en esta área de interés. El proceso se realizó mediante la implementación de técnicas de percepción remotas con imágenes satelitales Sentinel 2 y el uso de la plataforma Google Earth Engine. Se seleccionó la técnica de clasificación más apropiada entre los comúnmente usados por otros autores como Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Minimum Distance (MD) y Naive Bayes (NB) para detectar el terreno donde se presenta la extracción de material en particular; obteniendo que el método que caracteriza de manera más adecuada dichas áreas es el SVM con una precisión del 85% y una exactitud temática de 0.81 según su índice Kappa, se determinó que el 26.39% del total de áreas con presencia de explotación minera no cumple con los requerimientos para ejercer dicha actividad. Con el fin de generar un producto que sirva de base a entidades gubernamentales para el control social, ambiental y tributario, se obtiene acceso a las regiones que ejercen la actividad minera de forma no reglamentada posibilitando la localización y cuantificación de éstas usando software libre y reduciendo el riesgo a la integridad física de quienes estén interesados en la caracterización del fenómeno antes mencionado. La metodología descrita en este proyecto de investigación busca ser una alternativa eficiente, fácil y económica que permita a los entes de regulación tener una aproximación lo más cercana a la realidad posible para la toma de decisiones competentes.