Relación de firmas espectrales para la identificación de bosque seco en imágenes de satélite Sentinel-2, cuenca baja del río Chira, Región Piura

dc.contributor.authorAldana, C.
dc.contributor.authorRevilla Chávez, Jorge Manuel
dc.contributor.authorGonzales, J.
dc.contributor.authorSaavedra, Y.
dc.contributor.authorMoncada, W.
dc.contributor.authorMaicelo Quintana, Jorge Luis
dc.coverage.spatialPerúes_PE
dc.date.accessioned2021-07-19T15:14:19Z
dc.date.available2021-07-19T15:14:19Z
dc.date.issued2020-11-27
dc.description.abstractEl Fenómeno del Niño, las sequías y el clima cálido influyen de manera directa en el buen estado ecológico de los bosques en la Región Piura. El objetivo es relacionar las firmas espectrales evaluadas en las imágenes de satélite Sentinel-2 con las firmas espectrales medidas con el espectro-radiómetro FieldSpec4, para la identificación de bosque seco en la cuenca baja del río Chira, región Piura, Perú. El preprocesamiento de las imágenes Sentinel-2 correspondientes a los tiles 17MNR, 17MPR, 17MMQ, 17MNQ y 17MPQ son unidas en mosaico, remuestreadas y cortadas con el software SNAP. El apilamiento de las bandas 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11 y 12 genera un raster cuyos valores de reflectancia de los píxeles están relacionados a sus longitudes de onda. La clasificación de las zonas con bosque seco se realiza con la firma espectral medida con el espectro-radiómetro FieldSpec4. La validación de los resultados se realiza aplicando las pruebas no paramétricas de ANOVA y Mann- Whitney-Wilcoxon en cuatro puntos de muestreo. El área de superficie de bosque seco en la cuenca baja del río Chira es 129 113,06 ha, que representa el 3,8 % del área total de bosque seco en el norte del Perú.es_PE
dc.description.tableofcontents1. Introducción. 2. Material y métodos. 3. Resultados y discusión. 4. Conclusiones. Agradecimientos. Referencias.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.identifier.citationAldana, C., Revilla, M., Gonzales, J., Saavedra,Y., Moncada, W., Maicelo, J. 2020. Spectral signatures for the identification of dry forest using Sentinel-2 images over the Lower Basin of the Chira river, Piura region. Revista de Teledetección, 56, 147-156. doi: 10.4995/raet.2020.14110es_PE
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.4995/raet.2020.14110
dc.identifier.journalRevista de Teledetecciónes_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12955/1408
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherAsociación Española de Teledetecciónes_PE
dc.publisher.countryEspañaes_PE
dc.relation.ispartofREVISTA DE TELEDETECCIÓN (2020) 56, Número especial, 147-156es_PE
dc.relation.publisherversionhttps://doi.org/10.4995/raet.2020.14110es_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es_PE
dc.sourceInstituto Nacional de Innovación Agrariaes_PE
dc.source.uriRepositorio Institucional - INIAes_PE
dc.subjectSentinel-2es_PE
dc.subjectBosque secoes_PE
dc.subjectCuenca del río Chiraes_PE
dc.subjectFirma espectrales_PE
dc.subjectReflectanciaes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.05.00es_PE
dc.titleRelación de firmas espectrales para la identificación de bosque seco en imágenes de satélite Sentinel-2, cuenca baja del río Chira, Región Piuraes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_PE

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