Clasificación y predicción de cambio de cobertura de suelo de la cuenca del Río Paute utilizando herramientas geoinformáticas
Este estudio pretende analizar, clasificar y predecir los cambios que ha sufrido la cobertura vegetal de la cuenca del Río Paute (CRP), para la realización de este trabajo se ha planteado el objetivo de clasificar la cobertura vegetal empleando técnicas geoinformáticas tomando como partida la imagen...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2015 |
| País: | Ecuador |
| Institución: | Universidad de Cuenca |
| Repositorio: | Repositorio Universidad de Cuenca |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:dspace.ucuenca.edu.ec:123456789/21445 |
| Acceso en línea: | http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/21445 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Sistema De Informacion Geografica Cobertura De Suelo Cadenas De Markcov Cuenca Del Rio Paute Geoinformatica Suelo |
| Sumario: | Este estudio pretende analizar, clasificar y predecir los cambios que ha sufrido la cobertura vegetal de la cuenca del Río Paute (CRP), para la realización de este trabajo se ha planteado el objetivo de clasificar la cobertura vegetal empleando técnicas geoinformáticas tomando como partida la imagen de 1987 la cual fue clasificada y proyectada conjuntamente con la imagen del 2001, para posteriormente ser verificada con información real de la imagen clasificada del 2010. Las imágenes que intervienen en esta investigación fueron adquiridas del sensor Landsat 5 (sensor TM) y Landsat 7 (sensor ETM+), dichas imágenes fueron clasificadas utilizando un método de clasificación hibrido, basada en pixeles y en segmentos. Se calcularon los cambios, intercambios y transiciones sistemáticas que afectan a las diferentes coberturas de suelo: Bosques/vegetación, Pasto /zonas de cultivo, Centros Poblados, Cuerpos de agua, Páramo, Suelo descubierto/zonas con escasa vegetación; utilizando para ello métodos estocásticos de predicción. Para la predicción se utilizó el software de SIG IDRISI Selva, utilizando los métodos de clasificación de rígidos, análisis multicriterios y autómatas celulares integrados a cadenas de Markov. Las validaciones de las clasificaciones y del modelo de predicción se a empleados matrices de confusión con niveles de concordancia adquiridos por el índice kappa, superiores al 80% de fiabilidad y concordancia. Al final de esta investigación se pudo demostrar incrementos en un 5.07% de degradación del suelo hasta el 2010 y un incremento estimado del 6.32% en un lapso de 15 años, disminución de las principales coberturas de suelo (Bosques/vegetación), por el desplazamiento de la frontera agrícola en un 2.94% por causa de la expansión urbana que ha incrementado en los últimos 23 años un 0.96%. |
|---|