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Aplicación de metodología para identificar la relación espacial entre la contaminación lumínica y la presencia de cáncer de mama en Cali con técnicas de percepción remota

Jurado Ávila, Luis Felipe; Solano Salamando, Esteban (Universidad del ValleColombiaFACULTAD DE INGENIERÍAINGENIERIA TOPOGRAFICA, 2022)

La contaminación lumínica se refiere a la alteración de la oscuridad natural de la noche, representada por el brillo o resplandor de luz en el cielo provocado por la difusión o reflejo de la luz artificial en la atmósfera, ...
Diseño e implementación de una metodología para el monitoreo de los cuerpos de agua en la región de la Mojana utilizando productos modis y software libre [recurso electrónico]

Navia Navia, Jimmy Alexander (2015-01-08)

La Mojana es una región ubicada en la parte norte de Colombia, caracterizada por ser una zona de humedales productivos, perteneciente a la Depresión Momposina, con la función ambiental de regular los cauces de los ríos ...
Estimación de gases de efecto invernadero (GEI) a causa de incendios forestales con técnicas de percepción remota.

Muñoz Mejia, Diana Carolina (Universidad del ValleColombiaFACULTAD DE INGENIERÍAINGENIERIA TOPOGRAFICA, 2021)

En los últimos años los incendios forestales han incrementado las emisiones de Gases de Efecto Invernadero (GEI), causando grandes impactos en el medio ambiente. Por ello, se hace necesario estudiar el comportamiento de ...
Evaluación y comparación de índices de vegetación obtenido con imágenes satelitales Landsat 8.

Córdoba Rojas, Valentina; Urbano Rojas, Cristian David (Universidad del ValleColombiaFACULTAD DE INGENIERÍAINGENIERIA TOPOGRAFICA, 2020)

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 ...
Inventario arbóreo en ecosistemas de páramo a partir de técnicas de percepción remota

Bejarano Alzate, Daniela; García Valencia, Daniela (Universidad del ValleColombiaFACULTAD DE INGENIERÍAINGENIERIA TOPOGRAFICA, 2018)

El presente trabajo tuvo como objetivo desarrollar un inventario forestal en el ecosistema de páramo Paramillo de Santa Rosa a partir de técnicas de percepción remota, para la identificación de variables que describen las ...
Metodología para determinar las áreas afectadas por minería ilegal por medio de imágenes satelitales Sentinel y técnicas de percepción remota en el Bagre, Antioquía.

Chamorro Hoyos, Fabio Alberto (Universidad del ValleColombiaFACULTAD DE INGENIERÍAINGENIERIA TOPOGRAFICA, 2021)

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 ...
Metodología para la estimación de la biomasa aérea y stock de carbono por medio de sensores remotos

Pérez González, Darwin David (Universidad del ValleFACULTAD DE INGENIERÍAINGENIERIA TOPOGRAFICA, 2022)

Actividades antropogénicas como la deforestación conllevan a la liberación de gases de efecto invernadero causando el aumento del calentamiento global. Por ello, distintas entidades gubernamentales y privadas ven la necesidad ...
Modelamiento de Sequía en el departamento de La Guajira, Colombia

Vinasco Salinas, Juan Sebastián (Universidad del ValleFACULTAD DE INGENIERÍAINGENIERIA TOPOGRAFICA, 2022)

Las sequías son procesos hidrometeoro-lógicos que eliminan o disminuyen la cantidad y distribución espacial de la precipitación limitando la disponibilidad de agua superficial y/o subterránea, de modo que se presentan ...

Envíos recientes

Aplicación de metodología para identificar la relación espacial entre la contaminación lumínica y la presencia de cáncer de mama en Cali con técnicas de percepción remota

Hernández Torres, Francisco Luis | 2022

La contaminación lumínica se refiere a la alteración de la oscuridad natural de la noche, representada por el brillo o resplandor de luz en el cielo provocado por la difusión o reflejo de la luz artificial en la atmósfera, que genera impactos en la salud de los seres vivos, debido a que disminuye la producción de la hormona melatonina y esto a su vez está vinculado al desarrollo de enfermedades cancerígenas como cáncer de mama. Este estudio realizó la estimación de la relación entre este fenómeno ambiental con la presencia de casos de cáncer de mama en Cali en el periodo de 2016 - 2020. Los insumos de la presente investigación correspondieron al producto VNL V.2 derivado de imágenes satelitales nocturnas del sensor VIIRS-DNB y base de datos del Hospital San Juan de Dios (HSJD). Se realizó un análisis estadístico y espacial con el propósito de identificar el aporte de las variables independientes a la variable respuesta, para esto se calculó la función de Densidad de Kernel con la información de ubicación de los pacientes que fue utilizada en el modelo de regresión múltiple y modelo de dependencia espacial como variable dependiente. Los resultados arrojaron asociación positiva más fuerte con el modelo de rezago espacial obteniendo un valor de R 2 por encima del 50% con una significancia de 95% en algunas variables, en comparación con el método lineal que fue de 32%.

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Diseño e implementación de una metodología para el monitoreo de los cuerpos de agua en la región de la Mojana utilizando productos modis y software libre [recurso electrónico]

Navia Navia, Jimmy Alexander | 2015-01-08

La Mojana es una región ubicada en la parte norte de Colombia, caracterizada por ser una zona de humedales productivos, perteneciente a la Depresión Momposina, con la función ambiental de regular los cauces de los ríos Magdalena, Cauca y San Jorge, amortiguar las inundaciones y facilitar la decantación y acumulación de sus sedimentos, que son funciones indispensables en la regulación ambiental y equilibrio ecológico para la Costa Caribe y el país En esta zona se presentan una serie de problemas sociales como la apropiación y concentración de tierras por parte de pocos propietarios, conflictos relacionados por las tierras de uso común, violencia, desplazamiento etc y como consecuencia se derivan problemas ambientales: sedimentación y desecamiento de ciénagas para aumentar la frontera ganaderas y desestabilización de los sistemas hidrológicos, destrucción de zápales que no le permiten cumplir con su función ambiental. Por ser una zona tan extensa y contar con problemas de orden público, se hace difícil el control y seguimiento de las variables ambientales, como la extensión de los cuerpos de agua. Es por esto que los sensores remotos, específicamente las imágenes MODIS, aparecen como una herramienta efectiva para la generación de información cartográfica oportuna sobre la dinámica de los cuerpos de agua, que ayude a las entidades encargadas de administrar estos recursos a tomar decisiones encaminadas a la conservación y aprovechamiento sostenible del medio ambiente. Es por esto que con el presente trabajo se quiere aprovechar al máximo las cualidades de las imágenes MODIS (la alta resolución temporal y espectral, y la fácil adquisición de los productos) así como las ventajas del software libre SPRING para diseñar e implementar una metodología para la generación de cartografía que permita el monitoreo constante de los cuerpos de agua de la región de la Mojana.

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Estimación de gases de efecto invernadero (GEI) a causa de incendios forestales con técnicas de percepción remota.

Hernandez Torres, Francisco Luis | 2021

En los últimos años los incendios forestales han incrementado las emisiones de Gases de Efecto Invernadero (GEI), causando grandes impactos en el medio ambiente. Por ello, se hace necesario estudiar el comportamiento de este fenómeno a través de metodologías que permitan obtener información de manera práctica, económica y eficiente. En este trabajo de grado se utiliza el método propuesto por Seiler y Crutzen (1980), basado en el producto de las áreas quemadas, densidad de biomasa, eficiencia de combustión y factor de emisión a través de imágenes satelitales y técnicas de machine learning para estimar las emisiones de dióxido de carbono (CO2), metano (CH4) y óxido nitroso (N2O) generadas por los incendios forestales ocurridos en el departamento de Cundinamarca entre los años 2008- 2018. Para el cálculo de las áreas quemadas se utilizó el índice de vegetación de diferencia normalizado (NDVI) y la clasificación de los usos del suelo se realizó por medio del algoritmo de clasificación de Random Forest (RF) con 2192 muestras con rangos espectrales de NDVI para cada tipo de cobertura. En los resultados se evidenció que el promedio de las emisiones de GEI para los años a estudio fue de 200.888 (Tr) de CO2, 0.612368 (Tr) de CH4, 0.322687 (Tr) de N2O, los cuales fueron validados con información del Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios planteada en esta investigación, existen grandes diferencias en cuanto a las emisiones de GEI. Sin embargo, en cuanto al método de clasificación de coberturas se obtuvo un índice kappa de 97% y una precisión de 99%. Por otra parte, se concluye que se hace necesario implementar datos tomados en las zonas afectadas por el fuego para disminuir la incertidumbre de los resultados.

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Evaluación y comparación de índices de vegetación obtenido con imágenes satelitales Landsat 8.

Baquero Montoya, Olga Lucia | 2020

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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Inventario arbóreo en ecosistemas de páramo a partir de técnicas de percepción remota

Hernandez Torres, Francisco Luis | 2018

El presente trabajo tuvo como objetivo desarrollar un inventario forestal en el ecosistema de páramo Paramillo de Santa Rosa a partir de técnicas de percepción remota, para la identificación de variables que describen las dinámicas de este ecosistema; las variables que influyen en la biodiversidad, utilizadas en este proyecto fueron: el sistema de drenaje, las direcciones de flujo, las pendientes y curvas de nivel generadas a partir de un modelo de elevación digital; la información sobre la geología y la geomorfología de la superficie fue descrita a partir del plan de manejo 2017-2022 del Parque Nacional Natural Los Nevados; la variable del clima se desarrolló a partir del cálculo de la temperatura superficial de la tierra, aplicando también las técnicas de percepción remota donde luego del cálculo de la temperatura de brillo de calcula la temperatura superficial de la zona de estudio. Se desarrolló una metodología basada en el aprovechamiento de las técnicas de percepción remota que permitieron aplicar el pre procesamiento a la imagen multiespectral por medio del algoritmo Absorción diferencial Precorregida Atmosférica (APDA) y a la imagen hiperespectral por medio del algoritmo Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes ( FLAASH) obteniendo imágenes con reducción del ruido atmosférico listas para aplicar la clasificación supervisada por medio del método de Mapeo de Angulo Espectral, que parte de la hipótesis de que cada pixel corresponde únicamente a una categoría de referencia; para determinar a cuál pertenece cada pixel, calcula la similitud entre las firmas espectrales, las cuales están en función del número de bandas, midiendo el ángulo entre ellas; esta clasificación de comunidades de especies forestales representativas de la zona de estudio fue aplicada a dos fuentes de información, una imagen multiespectral y una imagen hiperespectral, se realizó la validación de los resultados obtenidos de las clasificaciones basándose en la información obtenida de las muestras recogidas en campo y aplicando la matriz de confusión, de la que se generaron los índices global y Kappa con valores de 0,838 y 0,822 para la clasificación de la imagen multiespectral y 0,795 y 0,772 para la clasificación de la imagen hiperespectral. Finalmente se evidenció la relación que teóricamente existe entre las variables y lo que arroja la clasificación efectuada anteriormente

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Metodología para determinar las áreas afectadas por minería ilegal por medio de imágenes satelitales Sentinel y técnicas de percepción remota en el Bagre, Antioquía.

García Cortés, César Edwin | 2021

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.

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Metodología para la estimación de la biomasa aérea y stock de carbono por medio de sensores remotos

Hernandez Torres, Francisco Luis | 2022

Actividades antropogénicas como la deforestación conllevan a la liberación de gases de efecto invernadero causando el aumento del calentamiento global. Por ello, distintas entidades gubernamentales y privadas ven la necesidad de crear mecanismo que permitan reducir el impacto de estas actividades. Por lo anterior, la Teledetección es clave para el monitoreo de los ecosistemas forestales. En este estudio, se estimó el contenido de biomasa aérea (AGB) y Carbono (C) del Santuario de Fauna y Flora Iguaque (SFFI) en Boyacá, Colombia, con técnicas de percepción remota. A partir de datos derivados de radar de apertura sintética (SAR, por sus siglas en inglés) de Sentinel-1, se calcularon imágenes de texturas para ambas polarizaciones (VV, VH), así como seis índices de vegetación basados en radar. Adicionalmente se calcularon dos índices de vegetación NDVI y SAVI derivados de Landsat 8. Estas variables se correlacionaron con los datos de campo, mediante un modelo de regresión múltiple, donde se obtuvieron tres modelos de regresión que comprenden datos radar, datos ópticos y combinados. Se evaluaron los modelos obtenidos mediante pruebas de hipótesis que comprende normalidad, linealidad y homocedasticidad. El modelo múltiple óptico no paso la prueba de independencia, por ende, se descartó. Los modelos radar y combinado se les aplico el método de validación cruzada arrojando RMSE 16.91 kg/parcela y 190.37 kg/parcela para cada modelo respectivamente. Por lo anterior, él modelo de radar fue el mejor con un coeficiente de determinación R2 igual 0.94. Una vez obtenido el mejor modelo, se estimó y mapeo la distribución espacial de AGB y C del Santuario de Fauna y Flora Iguaque.

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Modelamiento de Sequía en el departamento de La Guajira, Colombia

Hernandez Torres, Francisco Luis | 2022

Las sequías son procesos hidrometeoro-lógicos que eliminan o disminuyen la cantidad y distribución espacial de la precipitación limitando la disponibilidad de agua superficial y/o subterránea, de modo que se presentan condiciones mucho más secas de lo usual, que se convierten en potencialmente perjudiciales. En palabras de la Organización Meteorológica Mundial en su Manual de Indicadores de Sequía este fenómeno natural es uno de los que más daños económicos causan año tras año, afectando de manera significativa a los bienes y la calidad de vida de las personas. En particular en Colombia una de las zonas más vulnerables a este fenómeno es el departamento de La Guajira, que por sus condiciones geográficas, y sociales ha sido históricamente impactado por este fenómeno. Ahora bien, con respecto a lo anterior, es preciso aclarar que las sequías a diferencia de otros fenómenos naturales se caracterizan por usualmente cubrir áreas más extensas que sus contrapartes, además que su ocurrencia gradual y paulatina hace difícil determinar su duración absoluta, haciendo de la sequía un fenómeno especialmente susceptible al monitoreo constante. Igualmente la estrecha relación existente entre los fenómenos de sequía y su impacto en las condiciones usuales de las diferentes variables del ciclo hidrológico, se hace necesario evaluar las ocurrencia de sequías con el comportamiento de variables como la precipitación, la temperatura superficial, el comportamiento de la vegetación, y la humedad presente en el suelo. Sin embargo y a pesar de la necesidad de monitoreo constate, la evaluación de los fenómenos de sequía se puede verse limitado por la cantidad y calidad de los registros necesarios para evaluarla, además de las limitaciones propias de las aproximaciones utilizadas, donde los índices basados en rachas de datos hidrometeorológicos de estaciones en terreno son más precisos pero tienen una cobertura espacial pobre, por su parte las metodologías basadas en sensores remotos cubren grandes áreas utilizando un muestreo espacial mucho más detallado pero adolecen de imprecisión. En este orden de ideas en el trabajo aquí descrito adapta una metodología existente en la que a partir del cálculo del índice de precipitación estandarizada no paramétrico en un conjunto de estaciones meteorológicas, se implementan una serie de algoritmos impulsados por datos para la integración e interpolación no lineal de este índice con productos satelitales referentes a diferentes variables del ciclo hidrológico para la derivación de productos del índice de precipitación estandarizado no paramétrico para el departamento de La Guajira consistentes espacial y temporalmente, en las escalas de 3, 6 y 9 meses. Se obtuvo una serie temporal de mapas de SPI para la duración total del estudio, el modelo que mejor se aproximo fue el de Extrem Gradient Boosting con un error cuadrático medio estimado de 0.7 y un error absoluto medio de 0.8; frente a los 0. y 0.9 de Random Forest, mientras que las redes neuronales no consiguieron captar el comportamiento del fenómeno. Estos errores se concentran en la estimación de los valores máximos y mínimos locales del SPI. Además de un efecto pixelado en la predicción espacial. Finalmente, se midió la importancia de las variables utilizadas en la predicción espacial, obteniendo como variable más importante la precipitación estimada por satélite (producto CHIRPS), seguida de la temperatura superficial y el índice de sequía normalizado (NDDI).

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