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dc.contributor.advisorRojas Acuña, Joel
dc.contributor.authorAguilar Lome, Jaime
dc.date.accessioned2022-01-21T18:35:47Z
dc.date.available2022-01-21T18:35:47Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.citationAguilar, J. (2021). Identificación temprana y evaluación de procesos de degradación de tierras y sequia empleando datos-imágenes de satélite. [Tesis de doctorado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Físicas, Unidad de Posgrado]. Repositorio institucional Cybertesis UNMSM.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12672/17542
dc.description.abstractEn este trabajo se han analizado diferentes variables relacionadas con la sequía, degradación de tierras y cambios en la temperatura del suelo. Las variables meteorológicas como la temperatura del aire y la precipitación fueron proveídos por SENAMHI-Perú. Los productos de índice de vegetación de diferencia normalizada (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) cada 30 d´ıas y la temperatura de la superficie del suelo (Land Surface Temperature, LST) con base cada 8 días del sensor MODIS/Terra, ambos productos con 1 km de resolución espacial se obtuvieron del servidor USGS. Sin embargo, la presencia de datos ruidosos en la serie temporal del NDVI, causado principalmente por la contaminación de las nubes y la variabilidad atmosférica, puede generar resultados erróneos. Los métodos de iteración espacio-temporal y el filtro de Savitzky-Golay fueron empleados para reducir ruidos y reconstruir series temporales del NDVI de alta calidad. Mientras, los valores de la LST con errores mayores que 2 K fueron removidos al ser evaluados por su control de calidad. El índice de condición de la vegetación (Vegetation Condition Index, VCI) fue obtenida del índice de NDVI, para evaluar la ocurrencia de sequía en la sierra sur del Perú (ssP), durante el periodo 2000-2017. Asimismo, a partir de los registros históricos de precipitación mensual, se calculó el índice de precipitación estandarizado (Standardized Precipitation Index, SPI) para escalas temporales de 3 meses (SPI-3), durante el periodo 1985-2015. Se organizó la información en periodos de tres meses, correspondiente a la estación de crecimiento de los cultivos (diciembre, enero y febrero, DEF). Los resultados muestran que las mediciones de SPI-3 obtenidas de las estaciones meteorológicas localizadas en las subcuencas de Titicaca, Amazonas y Pacífico estuvieron moderadamente correlacionadas (r=0.63-0.85) con la anomalía del VCI. El análisis de la variabilidad espacial y temporal del VCI, muestra, que la sequía de 2015/2016 presenta el mayor porcentaje de condición extrema (15 %).
dc.description.sponsorshipPerú. Fondo Nacional de Desarrollo Científico, Tecnológico y de Innovación Tecnológica (FONDECYT). Generación Científica- Becas Nacionales-Fortalecimiento de Programas de Doctorado en Universidades Peruanas. 1112.2014-CONCYTEC-PE
dc.formatapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Nacional Mayor de San Marcos
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.sourceUniversidad Nacional Mayor de San Marcos
dc.sourceRepositorio de Tesis - UNMSM
dc.subjectSatélites artificiales
dc.subjectLandsat (Satélites de teledetección)
dc.subjectSuelos - Análisis
dc.subjectSequías - Perú
dc.titleIdentificación temprana y evaluación de procesos de degradación de tierras y sequia empleando datos-imágenes de satélite
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis
thesis.degree.nameDoctor en Física
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Físicas. Unidad de Posgrado
thesis.degree.disciplineFísica
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.04
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.08
dc.publisher.countryPE
renati.advisor.dni08647737
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9722-7890
renati.author.dni42645927
renati.discipline533056
renati.jurorBustamante Domínguez, Ángel Guillermo
renati.jurorAquije Chacaltana, Julio Tomás
renati.jurorAlves Barbosa, Humberto
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#doctor
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
sisbib.juror.dni06445752
sisbib.juror.cedulaBR / 1.764.115 - ES
sisbib.juror.cedulaBR / FY305944


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