Corrección de temperatura en el altiplano peruano utilizando análisis Wavelet Multiresolución sobre datos adquiridos por percepción remota

dc.contributorGarcía Villanueva, Jerónimo
dc.contributorQuiroz Guerra, Roberto Abdiel
dc.creatorBarreda Polar, Carolina Elena
dc.date2017-01-10T20:14:22Z
dc.date2017-01-10T20:14:22Z
dc.date2015
dc.date.accessioned2018-04-02T19:39:44Z
dc.date.available2018-04-02T19:39:44Z
dc.identifierP40.B37-T BAN UNALM
dc.identifierhttp://repositorio.lamolina.edu.pe/handle/UNALM/2172
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/1369590
dc.descriptionUniversidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Meteorología Aplicada
dc.descriptionDatos de temperatura de día y de noche, estimados por MODIS, fueron corregidos para obtener la temperatura máxima y mínima del aire, en la región del Altiplano peruano, en el periodo 2001-2012. El modelo conceptual basado en el análisis wavelet multiresolución, propone el ensamble entre las señales de temperatura de MODIS y la temperatura medida en estación. Imágenes MODIS-LST (MOD11C2) de temperatura de día y de noche, de libre disponibilidad, fueron descargadas y los pixeles correspondientes a 10 estaciones meteorológicas con información de temperatura máxima y mínima (SENAMHI), fueron extraídos. La descomposición en cascada permitió obtener los componentes de tendencia y detalle de las señales de temperatura, hasta el 5to nivel de descomposición, usando el filtro Haar. La entropía multiescala posibilitó identificar los niveles de descomposición idóneos, en el 4to nivel para la corrección de temperatura de dia y en el 3er nivel para la corrección de temperatura de noche. La temperatura corregida se obtuvo a partir de la señal de tendencia, de la serie de temperatura de MODIS y la señal de detalle, proveniente de la serie de Estación Meteorológica. De acuerdo a los indicadores estadísticos, el proceso de corrección de señales de temperatura, permitió corregir las series de temperatura de día y de noche de MODIS, en el 4to nivel (RMSE = 1.3) y 3er nivel (RMSE = 4.32), respectivamente. No obstante, de acuerdo al análisis de Entropía Multiescala, la corrección propuesta, mejoró la calidad de los datos de temperatura de día, pero no los de temperatura de noche.
dc.descriptionTesis
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Nacional Agraria La Molina
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.sourceUniversidad Nacional Agraria La Molina
dc.sourceRepositorio institucional - UNALM
dc.subjectPercepcion remota
dc.subjectAnálisis wavelet multiresolución
dc.subjectPerú
dc.subjectZona de montaña
dc.subjectTemperatura del aire
dc.subjectMedición
dc.subjectSensores
dc.subjectInstrumentos de medición
dc.subjectModelos matemáticos
dc.subjectAnálisis de datos
dc.subjectEvaluación
dc.subjectAltiplano peruano
dc.titleCorrección de temperatura en el altiplano peruano utilizando análisis Wavelet Multiresolución sobre datos adquiridos por percepción remota
dc.typeTesis


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