dc.creatorAldana, C.
dc.creatorRevilla Chávez, Jorge Manuel
dc.creatorGonzales, J.
dc.creatorSaavedra, Y.
dc.creatorMoncada, W.
dc.creatorMaicelo Quintana, Jorge Luis
dc.date.accessioned2021-07-19T15:14:19Z
dc.date.accessioned2023-05-24T15:00:41Z
dc.date.available2021-07-19T15:14:19Z
dc.date.available2023-05-24T15:00:41Z
dc.date.created2021-07-19T15:14:19Z
dc.date.issued2020-11
dc.identifierAldana, 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.2020.14110
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/20.500.12955/1408
dc.identifierRevista de Teledetección
dc.identifierhttps://doi.org/10.4995/raet.2020.14110
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/6440300
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.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Politécnica de Valencia
dc.publisherEspaña
dc.relationREVISTA DE TELEDETECCIÓN (2020) 56, Número especial, 147-156
dc.relationhttps://doi.org/10.4995/raet.2020.14110
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.sourceInstituto Nacional de Innovación Agraria
dc.sourceRepositorio Institucional - INIA
dc.subjectSentinel-2
dc.subjectBosque seco
dc.subjectCuenca del río Chira
dc.subjectFirma espectral
dc.subjectReflectancia
dc.titleRelación de firmas espectrales para la identificación de bosque seco en imágenes de satélite Sentinel-2, cuenca baja del río Chira, Región Piura
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article


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