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dc.contributor.advisorBarrena Arroyo, Víctor Manuel
dc.contributor.authorGarnica Philipps, Carlos Rodolfo
dc.date.accessioned2019-07-24T19:54:09Z
dc.date.available2019-07-24T19:54:09Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.otherK10.G3755-T BAN UNALM
dc.identifier.urihttp://repositorio.lamolina.edu.pe/handle/UNALM/4051
dc.descriptionUniversidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Bosques y Gestión de Recursos Forestaleses_PE
dc.description.abstractLa presente investigación tiene por finalidad aportar una nueva metodología en la elaboración de mapas de bosques para evaluar los bosques húmedos tropicales, a partir de la segmentación de imágenes Landsat en función de la fisiografía. Para ello, se han elaborado mapas de bosques clasificando digitalmente imágenes Landsat segmentadas (en función de la fisiografía) y sin segmentar. Se calculó la exactitud de cada clasificación a partir de matrices de confusión e índices de kappa y se determinó el mejor método de clasificación comparando la exactitud de cada uno. También, las imágenes Landsat fueron interpretadas visualmente, a una escala de trabajo de 1:100 000, para obtener un patrón de referencia para las comparaciones realizadas. Se concluyó que la segmentación de imágenes Landsat permite obtener mapas de bosques con mayor exactitud que los procesos estándar de clasificación digital. En los métodos de clasificación digital aplicados a las imágenes Landsat segmentadas, se encontró que la clasificación supervisada es más exacta que la clasificación no supervisada para la elaboración de mapas de bosques tropicales. Sin embargo, la interpretación visual tiene mayor exactitud que las clasificaciones digitales para la elaboración de mapas de bosques de la Amazonía peruana.es_PE
dc.description.abstractThe purpose of this research is to provide a new methodology in the elaboration of forest maps to evaluate tropical moist forests, based on the segmentation of Landsat images according to physiography. To do this, forest maps have been prepared, classifying digitally Landsat images segmented (depending on the physiography) and without segmentation. The accuracy of each classification was calculated, based on confusion matrices and kappa indexes, and the best classification method was determined, comparing the accuracy of each one. Likewise, Landsat images were interpreted visually, at a work scale of 1:100 000, in order to obtain a reference pattern for the comparisons made. It was concluded that the segmentation of Landsat images allows to obtain forest maps with greater accuracy than the standard processes of digital classification. In the digital classification methods applied to the segmented Landsat images, it was found that the supervised classification is more accurate than the unsupervised classification for the elaboration of tropical forest maps. However, visual interpretation is more accurate than digital classifications for the elaboration of forest maps of the Peruvian Amazonia.en_US
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional Agraria La Molinaes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.sourceUniversidad Nacional Agraria La Molinaes_PE
dc.sourceRepositorio institucional - UNALMes_PE
dc.subjectBosque tropical húmedoes_PE
dc.subjectReservas naturaleses_PE
dc.subjectImágenes por satéliteses_PE
dc.subjectTeledetecciónes_PE
dc.subjectClasificaciónes_PE
dc.subjectProcesamiento de la informaciónes_PE
dc.subjectAnálisis de datoses_PE
dc.subjectAmazoníaes_PE
dc.subjectPerúes_PE
dc.subjectTipos de bosqueses_PE
dc.subjectClasificación digitales_PE
dc.subjectReserva Nacional Tambopataes_PE
dc.subjectMadre de Dios (dpto)es_PE
dc.titleSegmentación de imágenes de satélite en el estudio de bosques húmedos tropicales de la Reserva Nacional Tambopata, Madre de Dioses_PE
dc.title.alternativeSegmentation of satellite images in the study of tropical moist forests of the Tambopata National Reserve, Madre de Diosen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisen_US
dc.coverageLima. Perúes_PE
thesis.degree.disciplineBosques y Gestión de Recursos Forestaleses_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgradoes_PE
thesis.degree.nameMagister Scientiae - Bosques y Gestión de Recursos Forestaleses_PE
thesis.degree.levelMaestríaes_PE
dc.subject.ocdeSilviculturaes_PE


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