Modelos de clasificación para detección del cambio de uso de la tierra en la Amazonia Peruana

Descargue el texto completo en el repositorio institucional de la Universidade Federal do Paraná: https://hdl.handle.net/1884/69168El área de estudio de la presente investigación fue el distrito de Nueva Requena, ubicado en la provincia de Coronel Portillo, en el departamento de Ucayali, Perú. El distrito de Nueva Requena, así como diferentes áreas de la cuenca del Amazonas, actualmente enfrenta un cambio alarmante en la cubierta forestal y el uso de la tierra, generando cambios significativos en los procesos ambientales. En este contexto, es necesario implementar un sistema de monitoreo que utilice modelos de clasificación supervisados capaces de proporcionar información confiable y de calidad sobre el cambio de uso del suelo. En esta investigación, se utilizaron imágenes pasivas del satélite Sentinel-2A, imágenes activas de Sentinel-1A y la fusión de ambas, y se aplicaron dos algoritmos: Support Vector Machine (SVM) en el módulo Object Analysis y el algoritmo Boosting o árboles de decisión. Se realizaron 83 clasificaciones supervisadas con los algoritmos mencionados, y se seleccionó el modelo más apropiado para determinar el cambio en el uso del suelo. El mejor modelo de clasificación se denominó C6C7, generado con imágenes satelitales pasivas Sentinel-2A. Los algoritmos se ejecutaron por separado y luego se realizó el álgebra de mapas para generar el cambio en el uso de la tierra; la clasificación supervisada C6 se realizó con el algoritmo de refuerzo con partición de muestra al 80% de entrenamiento y 20% de pruebas para tres bandas espectrales en el año 2016, y la clasificación supervisada C7 con el algoritmo de máquina de vectores de soporte (SVM) como entradas las medianas de las tres bandas del año 2018. Este modelo tuvo el error de clasificación más bajo, del 22.7%, y la validación se realizó con imágenes de alta resolución PeruSat-1 para el año 2018 e imágenes de Google Earth para el año 2016, proporcionando un índice Kappa de 0.607 y el porcentaje correctamente clasificado (PCC) de 86.10% para el año 2016 y el índice Kappa de 0.560 y el porcentaje correctamente clasificado (PCC) de 82.30% para el año 2018, mostrando un acuerdo considerable y moderado, respectivamente

Modelos de clasificación para detección del cambio de uso de la tierra en la Amazonia Peruana

Orientadora: Profa. Dra. Ana Paula Dalla CorteCoorientadores: Prof. Dr. Nelson Carlos Rosot e Prof. Dr. Hideo ArakiTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 19/12/2019Inclui referências: p. 128-136Área de concentração: Manejo FlorestalResumo: A área de estudo da presente investigação foi o distrito de Nueva Requena, localizado na província de Coronel Portillo, no departamento de Ucayali, Peru. O distrito de Nueva Requena, bem como diferentes áreas da bacia amazônica, atualmente enfrenta uma mudança alarmante na cobertura florestal e no uso da terra, gerando mudanças significativas nos processos ambientais. Nesse contexto, é necessário implementar um sistema de monitoramento que utilize modelos de classificação supervisionados capazes de proporcionar informações de qualidade e confiáveis sobre a mudança no uso da terra. Nesta pesquisa foram utilizadas imagens passivas de satélite Sentinel-2A, imagens ativas do Sentinel-1A e a fusão de ambas, e foram aplicados dois algoritmos: Support Vector Machine (SVM) no módulo de Análise de Objetos e o algoritmo Boosting ou árvores de decisão. Foram realizadas 83 classificações supervisionadas com os referidos algoritmos, e foi selecionado o modelo mais apropriado para determinar a mudança no uso da terra. O melhor modelo de classificação foi o denominado como C6C7, gerado com imagens de satélite passivas Sentinel-2A. Os algoritmos foram executados separadamente e, em seguida, foi executada a álgebra de mapa para gerar a mudança no uso da terra; a classificação supervisionada C6 foi realizada com o algoritmo boosting com partição de amostra em 80% de treinamento e 20% de teste para três bandas espectrais do ano de 2016, e a classificação supervisionada C7 com o algoritmo Support Vector Machine (SVM) sendo as entradas as medianas das três bandas do ano de 2018. Este modelo apresentou o menor erro de classificação, de 22,7%, sendo que a validação foi realizada com imagens de alta resolução PeruSat- 1 para o ano de 2018 e imagens do Google Earth para o ano de 2016, fornecendo um índice Kappa de 0,607 e a porcentagem corretamente classificada (PCC) de 86,10% para o ano de 2016 e o índice Kappa de 0,560 e a porcentagem corretamente classificada (PCC) de 82,30 % para o ano de 2018, demonstrando concordância considerável e moderada, respectivamente. Palavras-chave: Sentinel. PERUSAT-1. Support Vector Machine (SVM). Boosting (árvores de decisão).Abstract: The area of study of the present investigation was the Nueva Requena district, located in the province of Coronel Portillo, in the department of Ucayali, Peru. The Nueva Requena district, as well as different areas of the Amazon basin, currently faces an alarming change in forest cover and land use, generating significant changes in environmental processes. In this context, it is necessary to implement a monitoring system that uses supervised classification models capable of providing quality and reliable information on land use change. In this research, passive satellite images Sentinel-2A, active images from Sentinel-1A and the fusion of both were used, and two algorithms were applied: Support Vector Machine (SVM) in the Object Analysis module and the Boosting algorithm or decision trees. 83 supervised classifications were carried out with the referred algorithms, and the most appropriate model was selected to determine the change in land use. The best classification model was named C6C7, generated with passive satellite images Sentinel-2A. The algorithms were run separately and then map algebra was performed to generate the change in land use; the supervised classification C6 was performed with the boosting algorithm with sample partition at 80% training and 20% testing for three spectral bands in the year 2016, and the supervised classification C7 with the Support Vector Machine (SVM) algorithm being the inputs the medians of the three bands of the year 2018. This model had the lowest classification error, of 22.7%, and the validation was performed with high resolution images PeruSat- 1 for the year 2018 and images from Google Earth for the year 2016, providing a Kappa index of 0.607 and the correctly classified percentage (PCC) of 86.10% for the year 2016 and the Kappa index of 0.560 and the correctly classified percentage (PCC) of 82.30% for the year 2018, showing considerable and moderate agreement, respectively. Key words: Sentinel. PERUSAT-1. Support Vector Machine (SVM). Boosting (decision trees).RESUMEN: El área de estudio de la presente investigación fue el distrito de Nueva Requena, ubicado en la provincia de Coronel Portillo, en el departamento de Ucayali, Perú. El distrito de Nueva Requena, así como diferentes áreas de la cuenca del Amazonas, actualmente enfrenta un cambio alarmante en la cubierta forestal y el uso de la tierra, generando cambios significativos en los procesos ambientales. En este contexto, es necesario implementar un sistema de monitoreo que utilice modelos de clasificación supervisados capaces de proporcionar información confiable y de calidad sobre el cambio de uso del suelo. En esta investigación, se utilizaron imágenes pasivas del satélite Sentinel-2A, imágenes activas de Sentinel-1A y la fusión de ambas, y se aplicaron dos algoritmos: Support Vector Machine (SVM) en el módulo Object Analysis y el algoritmo Boosting o árboles de decisión. Se realizaron 83 clasificaciones supervisadas con los algoritmos mencionados, y se seleccionó el modelo más apropiado para determinar el cambio en el uso del suelo. El mejor modelo de clasificación se denominó C6C7, generado con imágenes satelitales pasivas Sentinel-2A. Los algoritmos se ejecutaron por separado y luego se realizó el álgebra de mapas para generar el cambio en el uso de la tierra; la clasificación supervisada C6 se realizó con el algoritmo de refuerzo con partición de muestra al 80% de entrenamiento y 20% de pruebas para tres bandas espectrales en el año 2016, y la clasificación supervisada C7 con el algoritmo de máquina de vectores de soporte (SVM) como entradas las medianas de las tres bandas del año 2018. Este modelo tuvo el error de clasificación más bajo, del 22.7%, y la validación se realizó con imágenes de alta resolución PeruSat-1 para el año 2018 e imágenes de Google Earth para el año 2016, proporcionando un índice Kappa de 0.607 y el porcentaje correctamente clasificado (PCC) de 86.10% para el año 2016 y el índice Kappa de 0.560 y el porcentaje correctamente clasificado (PCC) de 82.30% para el año 2018, mostrando un acuerdo considerable y moderado, respectivamente. Palabras-clave: Sentinel. PERUSAT-1. Support Vector Machine (SVM). Boosting (árboles de decisión)

PATTERNS OF FOREST LOSS PER TERRITORIAL CATEGORY IN THE AMAZON RAINFOREST: PERU (2001–2016)

The objective of the present study was to analyze the patterns of forest loss in the Peruvian Amazon between 2001 and 2016 according to 16 territorial categories and two types of land tenure (public and private) and administration (public and private). Through descriptive analysis and multivariate analysis using official forest loss data provided by the Peruvian government, a progressive increase in forest loss was detected over time, with the highest peaks in 2009, 2014, and 2016. The departments of San Martín, Loreto, and Ucayali presented the greatest loss. The three territorial categories with the greatest forest loss were the noncategorized areas (NCs), indigenous communities with land titles (ICTs), and rural lands (RLs). The NC category did not affect the general tendency of deforestation in Peru given that the forest loss dynamics in this category were similar to those of other territorial categories with assigned land rights

Cambio de uso de la tierra en la amazonía peruana mediante algoritmos de inteligencia artificial

The research aims to analyze the best supervised satellite image classification model to determine the change in land use between the Support Vector Machine (SVM) and Boosting algorithms for the Peruvian Amazon. Nueva Requena district and different areas of the Amazon basin are currently facing an alarming change in forest cover and land use change, generating important changes in environmental processes. Sentinel-2A satellite images were used, with wavelengths in the visible spectral range and two robust algorithms: Support Vector Machine (SVM) and the Boosting algorithm or decision trees. Twenty-five supervised classifications were made with said algorithms and different inputs from satellite images. The best model of land use change resulted from the classification of the year 2016 with the Boosting algorithm and for the year 2018 it was made with the Support Vector Machine (SVM) algorithm, then through the map algebra the change of use of the Earth. This model presented the lowest classification error of 22.7%, the validation was performed with high-resolution PERUSAT-1 images for the year 2018 and Google Earth images for the year 2016, providing a Kappa index of 0.606 and the percentage correctly classified (PCC) 86.10% for the year 2016 and the Kappa index of 0.560 and the correctly classified percentage (PCC) of 82.30% for the year 2018 demonstrating the considerable and moderate concordance strength respectively.La investigacion tiene como objetivo analizar el mejor modelo de clasificación supervisada de imágenes satelitales para determinar el cambio de uso de la tierra entre los algoritmos Support Vector Machine (SVM) y Boosting para la Amazonía peruana. El distrito de Nueva Requena y diferentes zonas de la cuenca amazónica, enfrentan en la actualidad un alarmante cambio de cobertura forestal y cambio de uso de la tierra, generándose importantes cambios en los procesos ambientales. Se utilizó imágenes satelitales de Sentinel-2A, con longitudes de onda en el rango espectral del visible y dos algoritmos robustos: Support Vector Machine (SVM) y el algoritmo Boosting o árboles de decisión. Se realizaron 25 clasificaciones supervisadas con dichos algoritmos y diferentes insumos de las imágenes satelitales. El mejor modelo  de cambio de uso de la tierra resultó de la clasificación del año 2016 con el algoritmo Boosting y para el año 2018 se realizó con algoritmo Support Vector Machine (SVM), luego mediante el algebra de mapa resultó el cambio de uso de la tierra. Este modelo presentó el menor error de clasificación de 22.7%, la validación se realizó con imágenes de alta resolución PERUSAT-1 para el año 2018 e imágenes Google Earth para el año 2016 proporcionando un índice Kappa de 0.606 y el porcentaje correctamente clasificado (PCC) de 86.10% para el año 2016 y el índice Kappa de 0.560 y el porcentaje correctamente clasificado (PCC) de 82.30% para el año 2018 demostrando la fuerza de concordancia considerable y moderada respectivamente

El currículo de la facultad de Ciencias Forestales de la Universidad Nacional Agraria La Molina y su relación con el perfil del egresado forestal

TesisLa presente investigación es el resultado del análisis de documentos oficiales del currículo de la Facultad de Ciencias Forestales de la Universidad Nacional Agraria La Molina. Es un trabajo basado en el análisis y manipulación de las diferentes secciones del currículo del Ingeniero Forestal y el perfil del egresado Forestal de la Facultad de Ciencias Forestales de la Universidad Nacional Agraria La Molina. En este trabajo se puede encontrar la relación entre el perfil del egresado orestal y los cursos (en base a la sumilla de estos) para el actual currículo vigente desde el 1993 con una reactualización en el 2003.La misión de la Educación Superior está asociada a preservar, desarrollar y promover a través de los procesos un estrecho vínculo con la sociedad, construyendo su desarrollo sostenible, es por esto que es necesario utilizar herramientas o instrumentos a través del cual se pueda reflexionar en forma conjunta, responsable y transparente sobre la realidad del currículo de una facultad. El trabajo de investigación propone una metodología novedosa que ayuda a integrar características del currículo y del perfil del egresado forestal y cuantificar su similitud o disimilitud, dando como resultado una auto-evaluación y una alternativa de mejora continua en la carrera

Modelos de clasificación para detección del cambio de uso de la tierra en la Amazonia Peruana

Orientadora: Profa. Dra. Ana Paula Dalla CorteCoorientadores: Prof. Dr. Nelson Carlos Rosot e Prof. Dr. Hideo ArakiTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 19/12/2019Inclui referências: p. 128-136Área de concentração: Manejo FlorestalResumo: A área de estudo da presente investigação foi o distrito de Nueva Requena, localizado na província de Coronel Portillo, no departamento de Ucayali, Peru. O distrito de Nueva Requena, bem como diferentes áreas da bacia amazônica, atualmente enfrenta uma mudança alarmante na cobertura florestal e no uso da terra, gerando mudanças significativas nos processos ambientais. Nesse contexto, é necessário implementar um sistema de monitoramento que utilize modelos de classificação supervisionados capazes de proporcionar informações de qualidade e confiáveis sobre a mudança no uso da terra. Nesta pesquisa foram utilizadas imagens passivas de satélite Sentinel-2A, imagens ativas do Sentinel-1A e a fusão de ambas, e foram aplicados dois algoritmos: Support Vector Machine (SVM) no módulo de Análise de Objetos e o algoritmo Boosting ou árvores de decisão. Foram realizadas 83 classificações supervisionadas com os referidos algoritmos, e foi selecionado o modelo mais apropriado para determinar a mudança no uso da terra. O melhor modelo de classificação foi o denominado como C6C7, gerado com imagens de satélite passivas Sentinel-2A. Os algoritmos foram executados separadamente e, em seguida, foi executada a álgebra de mapa para gerar a mudança no uso da terra; a classificação supervisionada C6 foi realizada com o algoritmo boosting com partição de amostra em 80% de treinamento e 20% de teste para três bandas espectrais do ano de 2016, e a classificação supervisionada C7 com o algoritmo Support Vector Machine (SVM) sendo as entradas as medianas das três bandas do ano de 2018. Este modelo apresentou o menor erro de classificação, de 22,7%, sendo que a validação foi realizada com imagens de alta resolução PeruSat- 1 para o ano de 2018 e imagens do Google Earth para o ano de 2016, fornecendo um índice Kappa de 0,607 e a porcentagem corretamente classificada (PCC) de 86,10% para o ano de 2016 e o índice Kappa de 0,560 e a porcentagem corretamente classificada (PCC) de 82,30 % para o ano de 2018, demonstrando concordância considerável e moderada, respectivamente. Palavras-chave: Sentinel. PERUSAT-1. Support Vector Machine (SVM). Boosting (árvores de decisão).Abstract: The area of study of the present investigation was the Nueva Requena district, located in the province of Coronel Portillo, in the department of Ucayali, Peru. The Nueva Requena district, as well as different areas of the Amazon basin, currently faces an alarming change in forest cover and land use, generating significant changes in environmental processes. In this context, it is necessary to implement a monitoring system that uses supervised classification models capable of providing quality and reliable information on land use change. In this research, passive satellite images Sentinel-2A, active images from Sentinel-1A and the fusion of both were used, and two algorithms were applied: Support Vector Machine (SVM) in the Object Analysis module and the Boosting algorithm or decision trees. 83 supervised classifications were carried out with the referred algorithms, and the most appropriate model was selected to determine the change in land use. The best classification model was named C6C7, generated with passive satellite images Sentinel-2A. The algorithms were run separately and then map algebra was performed to generate the change in land use; the supervised classification C6 was performed with the boosting algorithm with sample partition at 80% training and 20% testing for three spectral bands in the year 2016, and the supervised classification C7 with the Support Vector Machine (SVM) algorithm being the inputs the medians of the three bands of the year 2018. This model had the lowest classification error, of 22.7%, and the validation was performed with high resolution images PeruSat- 1 for the year 2018 and images from Google Earth for the year 2016, providing a Kappa index of 0.607 and the correctly classified percentage (PCC) of 86.10% for the year 2016 and the Kappa index of 0.560 and the correctly classified percentage (PCC) of 82.30% for the year 2018, showing considerable and moderate agreement, respectively. Key words: Sentinel. PERUSAT-1. Support Vector Machine (SVM). Boosting (decision trees).RESUMEN: El área de estudio de la presente investigación fue el distrito de Nueva Requena, ubicado en la provincia de Coronel Portillo, en el departamento de Ucayali, Perú. El distrito de Nueva Requena, así como diferentes áreas de la cuenca del Amazonas, actualmente enfrenta un cambio alarmante en la cubierta forestal y el uso de la tierra, generando cambios significativos en los procesos ambientales. En este contexto, es necesario implementar un sistema de monitoreo que utilice modelos de clasificación supervisados capaces de proporcionar información confiable y de calidad sobre el cambio de uso del suelo. En esta investigación, se utilizaron imágenes pasivas del satélite Sentinel-2A, imágenes activas de Sentinel-1A y la fusión de ambas, y se aplicaron dos algoritmos: Support Vector Machine (SVM) en el módulo Object Analysis y el algoritmo Boosting o árboles de decisión. Se realizaron 83 clasificaciones supervisadas con los algoritmos mencionados, y se seleccionó el modelo más apropiado para determinar el cambio en el uso del suelo. El mejor modelo de clasificación se denominó C6C7, generado con imágenes satelitales pasivas Sentinel-2A. Los algoritmos se ejecutaron por separado y luego se realizó el álgebra de mapas para generar el cambio en el uso de la tierra; la clasificación supervisada C6 se realizó con el algoritmo de refuerzo con partición de muestra al 80% de entrenamiento y 20% de pruebas para tres bandas espectrales en el año 2016, y la clasificación supervisada C7 con el algoritmo de máquina de vectores de soporte (SVM) como entradas las medianas de las tres bandas del año 2018. Este modelo tuvo el error de clasificación más bajo, del 22.7%, y la validación se realizó con imágenes de alta resolución PeruSat-1 para el año 2018 e imágenes de Google Earth para el año 2016, proporcionando un índice Kappa de 0.607 y el porcentaje correctamente clasificado (PCC) de 86.10% para el año 2016 y el índice Kappa de 0.560 y el porcentaje correctamente clasificado (PCC) de 82.30% para el año 2018, mostrando un acuerdo considerable y moderado, respectivamente. Palabras-clave: Sentinel. PERUSAT-1. Support Vector Machine (SVM). Boosting (árboles de decisión)