Caracterización SIG del uso de la tierra y geomorfología del Macizo del Cajas - Ecuador.

Con la intención de generar, mediante la teledetección, información útil para la gestión adecuada de los valiosos recursos naturales del sur del Ecuador, se presentan los resultados preliminares obtenidos a partir de la combinación de diversos productos de percepción remota, así como el tratamiento...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Caldas Calle, Ana Ximena
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2019
País:Ecuador
Institución:Universidad de Cuenca
Repositorio:Repositorio Universidad de Cuenca
Idioma:español
OAI Identifier:oai:dspace.ucuenca.edu.ec:123456789/33575
Acceso en línea:http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/33575
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Ingeniería Civil
Teledetección
Batimetría
Sistemas de información geográfica
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Mejía Coronel, Julio Danilo
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description Con la intención de generar, mediante la teledetección, información útil para la gestión adecuada de los valiosos recursos naturales del sur del Ecuador, se presentan los resultados preliminares obtenidos a partir de la combinación de diversos productos de percepción remota, así como el tratamiento de imágenes satelitales Lansat 8. Este estudio está compuesto por tres análisis; Primero, se definió la cobertura vegetal y el uso de suelo en la Biosfera del Macizo del Cajas (MzC) - Ecuador, para lo cual, se emplearon tres métodos de clasificación supervisada: Máxima Verosimilitud (MV), Redes Neuronales Artificiales (ANN) y la Distancia de Mahalanobis (MH). En segundo lugar, se estimaron las profundidades de los principales lagos y lagunas del PNC (135), a través de la aplicación del algoritmo de Banda Única (BU), y por último se realizó el análisis de la correlación entre variables limnimétricas de los lagos y lagunas en el PNC (145) y las propiedades físicas de los contornos de estos lagos y lagunas, por medio del algoritmo de Análisis de Componentes Principales (ACP). Se evaluó el desempeño de cada uno de los algoritmos aplicados en este estudio, particularmente a través del error relativo absoluto, así como también, mediante el empleo de histogramas de frecuencias. La evaluación sugirió que para el estudio del uso/cobertura del suelo, el mejor producto de la clasificación de imágenes se obtuvo mediante el algoritmo de ANN. Por su parte, de los 135 lagos estudiados, 89 fueron clasificados como lagos someros y 46 como lagos profundos. En el tercer análisis, el ACP no sugiere una correlación aceptable entre las variables limnimétricas y las físicas de los contornos de los lagos y lagunas. Con base en estos resultados, el trabajo a futuro deberá incluir la revisión de los polígonos de entrenamiento (ROIs) empleados en la presente investigación, así como la posible reducción del número de clases consideradas, a fin de disminuir al mínimo los problemas de clasificación automática debido a la superposición de la respuesta espectral para el uso/cobertura del suelo.
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En segundo lugar, se estimaron las profundidades de los principales lagos y lagunas del PNC (135), a través de la aplicación del algoritmo de Banda Única (BU), y por último se realizó el análisis de la correlación entre variables limnimétricas de los lagos y lagunas en el PNC (145) y las propiedades físicas de los contornos de estos lagos y lagunas, por medio del algoritmo de Análisis de Componentes Principales (ACP). Se evaluó el desempeño de cada uno de los algoritmos aplicados en este estudio, particularmente a través del error relativo absoluto, así como también, mediante el empleo de histogramas de frecuencias. La evaluación sugirió que para el estudio del uso/cobertura del suelo, el mejor producto de la clasificación de imágenes se obtuvo mediante el algoritmo de ANN. Por su parte, de los 135 lagos estudiados, 89 fueron clasificados como lagos someros y 46 como lagos profundos. En el tercer análisis, el ACP no sugiere una correlación aceptable entre las variables limnimétricas y las físicas de los contornos de los lagos y lagunas. Con base en estos resultados, el trabajo a futuro deberá incluir la revisión de los polígonos de entrenamiento (ROIs) empleados en la presente investigación, así como la posible reducción del número de clases consideradas, a fin de disminuir al mínimo los problemas de clasificación automática debido a la superposición de la respuesta espectral para el uso/cobertura del suelo.With the intention of generating through remote sensing useful information for the proper management of the valuable natural resources of southern Ecuador, the preliminary results obtained from the combination of various remote sensing products are presented, as well as the treatment of Lansat 8 satellite images. Three main analyses were carried out in this study: firstly, the vegetation cover and land use in the Cajas Massif Biosphere (MzC) - Ecuador was defined through the application of three supervised classification methods, namely, Maximum Likelihood (MV), Artificial Neural Networks (ANN) and Mahalanobis Distance (MH). Secondly, the depths of 135 lakes and lagoons of the Cajas Antional Park (PNC) were estimated, through the application of the Single Band algorithm (BU). Finally, the analysis of the correlation of limnimetric variables of 145 lakes and lagoons of the PNC and physical variables characterising the surrounding of these lakes and lagoons was performed through a Principal Component Analysis (ACP). The performance of each of the algorithms applied in this study was evaluated, particularly through absolute relative error, as well as through the use of frequency histograms. The evaluation suggested that for the study of land use/coverage, the best image classification product was obtained using the ANN algorithm. On the other hand, of the 135 lakes studied, 89 were classified as shallow lakes and 46 as deep lakes. In the third analysis, the ACP did not suggest an acceptable correlation between the limnimetric and physical variables of the contours of the lakes and lagoons. Based on these results, future work should include the review of the training polygons (ROIs) used in this investigation, as well as the possible reduction of the number of classes considered, in order to minimize the problems of automatic classification due to the superposition of the spectral response for land use/coverage.Magister en Investigación en Ciencias de la Ingeniería para la Gestión de los Recursos HídricosCuencaVázquez Zambrano, Raúl FernandoMejía Coronel, Julio Danilo2019-10-26T17:54:15Z2019-10-26T17:54:15Z2019-10-26info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfapplication/pdfhttp://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/33575spaTM4;1624info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad de Cuencainstname:Universidad de Cuencainstacron:UCUENCA2020-08-03T17:17:45Zoai:dspace.ucuenca.edu.ec:123456789/33575Institucionalhttp://dspace.ucuenca.edu.ec/Universidad públicahttps://www.ucuenca.edu.ec/http://dspace.ucuenca.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:41862020-08-03T17:17:45Repositorio Universidad de Cuenca - Universidad de Cuencafalse
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