Evaluation of radiometric indices for crops and water bodies in the department of tolima from the use of google earth engine

El presente trabajo tiene como objetivo obtener información del comportamiento de los valores correspondientes a los índices radiométricos en cultivos y cuerpos de agua del departamento del Tolima, a través de herramientas asociadas a la teledetección, teniendo en cuenta la importancia de la agricultura y los recursos hídricos del país en las diferentes temporadas del año, buscando generar nuevas alternativas en cuanto a la gestión del riesgo para los productores y nuevas estrategias en el mejoramiento del proceso de producción. Las imágenes satelitales y su procesamiento son herramientas que enriquecen y aportan al conocimiento de diferentes temáticas en el planeta, en este artículo se describen resultados obtenidos a partir de un análisis basado en el índice de vegetación diferencial normalizado y el índice diferencial de agua normalizado, los cuales a partir de imágenes capturadas por el satélite Sentinel-2 y haciendo uso de un algoritmo desarrollado en Google Earth Engine, permitió de manera automática generar los valores índices radiométricos representados graficas temporales.The present work aims to obtain information on the values corresponding to the radiometric rates in crops and water bodies in the Tolima department. Through tools associated with remote sensing and taking into account the importance of agriculture and water resources of the country in the different seasons of the year, this work seeks to generate new alternatives in terms of risk management for producers and new strategies to improve the production process. Satellite images and their processing are tools that enrich and contribute to the knowledge of different topics on the planet. This article describes results obtained from an analysis based on the normalized differential vegetation index and the normalized differential water index, which from images captured by the Sentinel-2 satellite and making use of an algorithm developed in Google Earth Engine, allowed to automatically generate the radiometric index values represented in maps and statistical graphs. This tool is a cloud-based platform with easy access to large volumes of satellite information.Especializació

Transformación del bosque tropical seco en la región del alto magdalena (Tolima- Colombia): valor predictivo de variables ambientales.

The knowledge of the transformation of biodiversity from remote sensing and the estimation and analysis of indices spectral can become a practical way to evaluate the territory and its resources, in addition to being a technique that can provide information base to guide decision making in the identification of priority areas for conservation. In this research I determined the predictive value of environmental variables (topographical, hydrological, anthropogenic and biomass) through statistical procedures with the purpose to analyse and establish if possible the transformation of space-time for subsequent years of the coverage of Tropical Dry Forest in the region of alto Magdalena (Colombia). Is processed by a series composed of 112 images of the sensor Landsat 4-5 TM, Landsat 7 ETM+ and Landsat 8, corresponding to the periods of dry season and wet in the temporalities 1987, 2000 and 2014; next to a series subsequent to the years 1990, 1995 and 2010 are used as years of control for the values of the variables of Biomass (Indices NDVI and NDII). To improve the level of interpretation of the changes that had the coverage I performed a correction of the values by means of the TVI (Vegetation Index Transformed) and the ranges established by Kalacska et al. (2004) for NDVI in BTs. For the variables of anthropogenic disturbance and watersheds, was applied and modified the methodology suggested by Quijas (2011) where they evaluated a series of distances euclidean from sampling sites with respect to hedges closest and with the greatest impact on the plant communities, which in this case were Grasses, Crops and bare ground and degraded. Considering, however, as the spatial scale can affect the ability of different predictor variables of biomass, was calculated from the values of the indices of plant biomass (NDVI, NDII) three spatial scales: 50, 150 and 300 m. These data were added as the fifth group of predictor variable and is called “Donuts”. Finished the processing, we obtained a total of 28 predictive variables, which were grouped and processed according to its attribute by means of the statistical programmes SPSS and JMP to obtain the 15 best models of testing for each year, giving as result a mathematical algorithm of prediction with best variables to set area.The data obtained are presented below.El conocimiento de la transformación de la biodiversidad a partir de la teledetección y la estimación y análisis de índices espectrales pueden convertirse en una manera práctica de evaluar el territorio y sus recursos, además de ser una técnica que puede proveer información base para guiar la toma de decisiones en la identificación de áreas prioritarias de conservación. En esta investigación se determinó el valor predictivo de variables ambientales (topográficas, hidrológicas antrópicas y de Biomasa) por medio de procedimientos estadísticos con el propósito de analizar y establecer de ser posible la transformación espacio-temporal para los años subsecuentes de la cobertura de Bosque Seco Tropical en la región del alto Magdalena (Colombia). Se procesó una serie compuesta de 112 imágenes de los sensores Landsat 4-5 TM, Landsat 7 ETM+ y Landsat 8, correspondientes a los periodos de época seca y húmeda en las temporalidades 1987, 2000 y 2014; junto a una serie subsecuente para los años 1990, 1995 y 2010 utilizados como años de control para los valores de las variables de Biomasa (Índices NDVI y NDII). Para mejorar el nivel de interpretación de los cambios que presentaba la cobertura se realizó una corrección de los valores por medio del TVI (Índice de Vegetación Transformado) y los rangos establecidos por Kalacska et al. (2004) para NDVI en BTs. Para las variables de perturbación antropogénica e hidrológicas, se aplicó y modifico la metodología sugerida por Quijas (2011) en donde se evaluaron una serie de distancias euclidianas a partir de sitios de muestreo respecto a las coberturas más cercanas y con mayor impacto en las comunidades vegetales, que para este caso fueron Pastos, Cultivos y tierra desnuda y degradada. No obstante, considerando como la escala espacial puede llegar a afectar la capacidad de distintas variables predictoras de biomasa, se calculó a partir de los valores de los índices de biomasa vegetal (NDVI, NDII) tres escalas espaciales: 50, 150 y 300 m. Estos datos se agregaron como el quinto grupo de variable predictora y se denominaron “Donas”. Finalizado el procesamiento, se obtuvo un total de 28 variables predictivas, que fueron agrupadas y procesadas según su atributo por medio de los programas estadísticos SPSS y JMP para obtener los 15 mejores modelos de prueba para cada año, dando como resultado un algoritmo matemático de predicción con las mejores variables para establecer área. Los datos obtenidos se presentan a continuación.PregradoIngeniero(a) Geógrafo y Ambienta

Sistema de información geográfica y teledetección para analizar incendios forestales y sus consecuencias en el refugio de vida silvestre Laquipampa

En el presente trabajo de investigación tuvo como estudio un área de una hectárea afectada por incendios forestales en el RVSL. Teniendo como finalidad, analizar los incendios forestales mediante un sistema de información geográfica y teledetección con la finalidad de que se tomen medidas para que dichas áreas se puedan recuperar. La metodología que se utilizó fue de un enfoque cuantitativo, con un diseño de investigación experimental, para ello se empleó como instrumento de recolección de datos la observación y fichas de evaluación. Por otra parte, se aplicó los índices espectrales como el NDVI, permitiendo identificar el tipo de actividad fotosintética Y NBR que demostró la severidad del incendio forestal, de manera que se representó en unos mapas cartográficos y por otro lado se demostró mediante análisis microbiológicos, químicos y físicos la fertilidad del suelo y por último se escogió una medida de restauración ecológica como revegetación teniendo como especie la tara (Caelsapinia spinosa). Se concluyó que mediante lo evidenciado en campo y el análisis con el SIG y teledetección en post incendio, se demuestra que el área está totalmente revegetada y mediante la planificación con la tara, va a mejorar en el equilibrio ecosistémico

Análisis multitemporal de la sequía y la deforestación y su influencia en la degradación de la Reserva Nacional de Tumbes - Perú

La presente investigación se realizó en la reserva nacional de Tumbes(RNTumbes), con la finalidad de observar la sequía , degradación, el grado de deforestación en esta reserva, se emplearon imágenes de diferentes años desde el año 1986 al año 2019, las imágenes fueron seleccionadas, algunas imágenes obtenidas de Landsat 7, fueron corregidas mediante la herramienta gap fill, para determinar la sequía se utilizó el NDDI (Índice de sequía diferencial normalizado), para determinar la vegetación forestal y la degradación se utilizó el NDVI (Índice de vegetación diferencial normalizado), se determinó las áreas para poder analizar la deforestación, se logró concluir que: a)Con respecto a la sequía el NDWI, la mayor área de la RNTumbes, tuvo valores entre 0.2-0.4 y >0.4, clasificándose el área con poca sequía y bajo contenido de humedad, respectivamente; valores de humedad que están dentro de los rangos establecidos para este índice b) que la Vegetación alta(VA), fue mayor el año 1986 alcanzando 19 142,28 ha, y los valores más bajos fueron en el año 2005 y 2010, donde el área fue de 15 401,25 y 15 094,53 ha, respectivamente; el año 2019 el área fue de 18 219,51 ha, la cual se recuperó en los últimos diez (10) años y c) El NDDI en la reserva nacional de Tumbes alcanzó valores entre -1189.04 y 1 312,02, siendo estos valores clasificados como suelos húmedos aunque no están a su máxima capacidad de almacenaje de agua, lo cual nos permite decir que en la reserva no se presentó una situación de sequía durante los años del presente análisis multitemporal como se observa en ambos índices como el NDWI y el NDDI

Análisis espacio temporal de la cobertura vegetal mediante el NDVI, y su relación con el crecimiento poblacional de la provincia de Lima, Perú (2000-2019)

Los cambios de cobertura vegetal son provocados por factores naturales, climáticos y antrópicos, siendo este último el más predominante en territorios urbanos; en donde, se encuentra el crecimiento poblacional; el cual, se desconoce su influencia sobre las coberturas vegetales. Por ello, el presente estudio tiene como finalidad realizar un análisis espacio temporal de la cobertura vegetal y su relación con el crecimiento poblacional de la provincia de Lima, en el periodo 2000 – 2019. Con este propósito, se empleó un diseño descriptivo correlacional; en donde, las variables en estudio fueron analizadas en pruebas estadísticas para determinar la relación entre ambas. La cobertura vegetal fue calculada a través de la técnica del NDVI; para ello, se hizo uso de imágenes satelitales con previo tratamiento de datos; mientras que, la cantidad poblacional fue adquirida de los censos nacionales. La prueba correlacional entre las variables, mostró una relación de tipo negativa alta; además, se evidenció un descenso de la cobertura vegetal de 1.73% en toda la extensión del área de estudio. La provincia de Lima presentó un descenso de 2769.5 Ha en cobertura vegetal; además, estas coberturas presentan una relación del 86% con el crecimiento poblacional.Changes in vegetation cover are caused by natural, climatic and anthropic factors, the latter being the most predominant in urban territories; where, is the population growth; which, its influence on the vegetal covers is unknown. Therefore, the present study aims to perform a spatial-temporal analysis of the vegetation cover and its relationship with the population growth of the province of Lima, in the period 2000 - 2019. For this purpose, a correlational descriptive design was used; where, the variables under study were analyzed in statistical tests to determine the relationship between both. The vegetation cover was calculated through the NDVI technique; For this, satellite images were used with previous data processing; while, the population quantity was acquired from the national censuses. The correlational test between the variables showed a high negative relationship; Furthermore, a 1.73% decrease in vegetation cover was observed throughout the study area. The province of Lima presented a decrease of 2769.5 Ha in vegetation cover; furthermore, these coverages show an 86% relationship with population growth

EVALUACIÓN DE CAMBIOS EN LA COBERTURA VEGETAL EN LA VEREDA PANTANITOS DEL MUNICIPIO DE SOGAMOSO

Los estudios de cambios en las coberturas vegetales en los últimos años han cobrado importancia en temas medios ambientales, permitiendo evaluar procesos de deforestación, perdida de ecosistemas y servicios ambientales ocasionados por ocasionados por actividades antrópicas en espacio temporales. El trabajo se desarrolló en el municipio de Sogamoso Boyacá en la vereda Pantanitos, caracterizada por su vocación de tradición alfarera en la fabricación de productos como ladrillos, tejas y bloque, para la realización de estos productos es utilizada como materia prima minerales arcillosos extraídos de la zona de estudio. El presente trabajo tiene como finalidad determinar los cambios de la cobertura vegetal entre los años 1992 a 2022 generados por los procesos de explotación de arcillas, como metodología se utilizó un análisis multitemporal de las variaciones de coberturas se empleó la metodología CORINE Land Cover y el NDVI (Índice de Vegetación de diferencia normalizada) para la caracterización del área explotada empleando imágenes Landsat 6, 7 y 8 obtenidas del USGC y del IGAC de los años 2022, 2010 y 1992 logrando identificar que las áreas de explotación han aumentado en los últimos años, por lo tanto las coberturas vegetales han tenido una tendencia a disminuir generando impactos al suelos, la flora y faun

CÁLCULO DE BIOMASA AÉREA Y CARBONO CAPTURADO DE LA RESERVA YANACOCHA A TRAVÉS DE IMÁGENES SATELITALES

El aumento de los gases de efecto invernadero dan como resultado el cambio climático, siendo el dióxido de carbono uno de los que se produce en mayor cantidad. Los bosques juegan un papel primordial en el ciclo de carbono, ya que estos lo almacenan en la vegetación y lo fijan en el suelo. La preservación de los bosques, así como la fijación de carbono puede constituir valoraciones económicas ambientales a base de sistema de pago internacional. En el presente proyecto se calculó la biomasa y el carbono capturado de la reserva biológica Yanacocha con ayuda de una imagen satelital RadipEye del año 2010 proporcionada por el Ministerio de Agricultura, Ganadería, Acuacultura y Pesca (MAGAP) con una resolución de 5 m. Realizando una clasificación no supervisada, clasificación supervisada, cálculo del índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), para obtener los lugares de muestreo y establecer parcelas para recolección de datos. Se usaron ecuaciones alométricas para cada tipo de bosque teniendo como resultado 10,88 tn/ha para bosque siempre verde montano y 24,4 tn/ha de bosque de Polylepis pauta. Se determinó la cantidad de carbono por cada tipo de bosque según el grupo Intergubernamental de expertos sobre el Cambio Climático (IPCC) consiguiendo 5,44 tnC/ha y 12,2 tnC/ha respectivamente. Se concluyó que el NDVI es un índice de vegetación valido para vegetaciones boscosas mas no para vegetaciones arbustivas pequeñas y de pajonal como se encontró en la zona de estudio, ya que estas daban como resultado un bajo nivel de vigorosidad de la vegetación

Evolución temporal de la cobertura vegetal de la cuenca del Rímac mediante el NDVI y su relación con la precipitación en el periodo 1984-2016

El cambio climático presenta muchas consecuencias, como la escasez hídrica por la baja disponibilidad del agua. Sin embargo, no se conoce con exactitud el efecto de la variabilidad climática en las coberturas vegetales, o en que magnitud se encuentra la asociación; por otra parte, el conocimiento del comportamiento vegetativo de un territorio permite abordar mecanismos para conservar los recursos vegetales. Por ello, se buscó conocer la relación de la precipitación climática y la cobertura vegetal, así como también realizar un análisis de comportamiento evolutivo de la cobertura vegetal en la cuenca del Rímac, para un periodo de 32 años. El diseño de la investigación fue descriptiva correlacional, donde la cobertura vegetal estuvo determinada por el índice NDVI y la variable precipitación estuvo definido por el método de Isoyetas; luego, estas variables fueron analizadas a través de la prueba correlacional de Pearson. El análisis demostró que las variables presentan una relación alta de 78.7% en todo el territorio; las zonas con mayor relación fueron las zonas 1 y 2 con 75 %; además el comportamiento evolutivo mostró con un ligero incremento de cobertura vegetal de 24 km².Climate change has many consequences, such as water scarcity due to low water availability. However, the exact effect of climate variability on plant cover, or the magnitude of the association, is not known. On the other hand, knowledge of the vegetative behavior of a territory allows us to address mechanisms for conserving plant resources. For this reason, it was sought to know the relationship between climatic precipitation and vegetable cover, as well as to carry out an analysis of the evolutionary behavior of vegetable cover in the Rimac River Basin, for a period of 32 years. The research design was descriptive and correlational, where the vegetable cover was determined by the NDVI index and the precipitation variable was defined by the Isoyetas method; then, these variables were analyzed through Pearson's correlational test. The analysis demonstrated that the variables present a high relation of 78.7% at level of all the territory; the zones with greater relation were zones 1 and 2 with 75%; in addition, the evolutionary behavior showed a slight increase of vegetal cover of 24 km2

Methodology for Estimating Threat of Forest Fires in the eastern hills of Bogota City by satellite Landsat TM 5 Geostatistical Kriging

En este trabajo se presenta una metodología operativa con imágenes de satélite Landsat TM 5 seleccionadas entre 1987 y 1995, aplicando conceptos y procedimientos de percepción remota y Kriging Geo-estadístico, para representar mapas temáticos de la estimación de amenaza de incendios forestales en los Cerros Orientales de la ciudad de Bogotá. Se relacionan en el área de estudio, un indicador del nivel de Biomasa: índice de área foliar (LAI por sus siglas en inglés); el Índice de diferencia de vegetación normalizada (NDVI por sus siglas en inglés), la Evapotranspiración (ET) y el Índice de Estrés Hídrico (WDI por sus siglas en inglés), para obtener un Índice de amenaza de incendios forestales de nivel bajo, Mmedio y alto a partir de un Análisis multitemporal. La condición climática y la interacción entre el contenido Hídrico, ET, el tipo de cultivo o cubierta vegetal, entre otros; permite caracterizar las zonas de vulnerabilidad de incendios forestales. Este análisis específico como ejemplo, admite la generación de una metodología adecuada para cualquier otro caso, siendo el propósito final de este documento y el punto de partida para otros estudios en el área.In this paper is presented an operational methodology with data from Landsat TM 5 Satellite, procedures of remote sensing and geo-statistical kriging to represent thematic maps which estimate the threat of forest fires in the eastern hills of Bogota, based on satellite images selected from 1987 to 1995. This methodology relates quantity of Biomass, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Evapotranspiration (ET), Water Stress Index (WDI) and Leaf Area Index (LAI) to obtain a Fire Forest Threat Index with low, medium and high levels from a multitemporal analysis within the study area. The interaction between water content, evapotranspiration, type of crop or vegetation cover and weather conditions allows characterizing vulnerable areas to forest fires. The specific analysis of variables supports the generation of an appropriate methodology for any other case which is the final purpose of this paper and the starting point for further studies in the area

Análisis de la severidad del incendio forestal suscitado en la Granja Porcón, a través de imágenes Sentinel - 2 – periodo 2019 - 2021, Cajamarca

La presente investigación se realizó en la Granja Porcón, con el objetivo de evaluar mediante imágenes Sentinel – 2 la severidad del incendio forestal suscitado en la Granja Porcón, en el Periodo 2019 – 2021, Cajamarca. Para lo cual se descargó y procesó imágenes satelitales en el software QGIS 3.10, con la finalidad de caracterizar las zonas forestales y calcular los índices espectrales: Índice Normalizado de Área quemada (NBR), Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) e Índice de Vegetación Ajustado al Suelo (SAVI). La investigación fue de tipo aplicada, con enfoque cuantitativo, diseño no experimental transversal descriptivo. La población estuvo conformada por el área geográfica del distrito de Cajamarca, como muestra se tomó el área geográfica de la Granja Porcón, la cual abarca doce mil hectáreas aproximadamente. Obteniéndose como resultado tres clases de zonas forestales: zona de bosque, zona agrícola y zona sin vegetación, evidenciándose una expansión en el área de las dos primeras zonas, a causa de actividades antrópicas entre los años 2019 y 2021. Se concluye que el índice espectral NBR fue el que permitió identificar con mayor precisión el área siniestrada por el incendio forestal en la Granja Porcón