Por favor, utiliza este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/20.500.12390/204
Título: Identificación de Tierras Degradadas por Salinidad del Suelo en los Cultivos de Caña de Azúcar en Pomalca usando Imágenes de Satélite.
Autor: Soca Flores, Renato 
Palabras clave: Efectos Atmosféricos en la señal captada por el sensor;Radiación Solar exoatmosférica y en la superficie
Fecha de publicación:  9
Publicado por: Lima
Resumen: El objetivo del presente trabajo es identificar suelos degradados por salinidad, empleando imágenes de satélite de alta resolución espacial en cultivos de caña de azúcar de la Empresa Agroindustrial Pomalca; ubicada entre las coordenadas geográficas longitud oeste 79°26’-79°55’ y latitud sur 6°40’-6°51’.
Se utilizó datos de imágenes del sensor HRG-2, TM y ETM+ que corresponden a los satélites Spot-5, Landsat-5 y Landsat-7, respectivamente; y datos de campo de conductividad eléctrica (CE) del suelo proporcionado por la empresa Agroindustrial Pomalca. Se estimó la reflectancia de la superficie del suelo, Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) e Índice de salinidad (IndSal) a partir de las imágenes, con la aplicación del software de procesamiento de imágenes ENVI 4.5 y el lenguaje de programación IDL. Para lograr los objetivos, se determinó el máximo valor compuesto del NDVI e IndSal del periodo 2007 - 2010 de las imágenes TM y ETM+, logrando diferenciar suelos con baja calidad agrícola y suelos sin problemas de salinidad. A partir del máximo valor compuesto del IndSal, se generó un vector de las “tierras” no cultivadas, para superponer a la imagen HRG-2 (resolución 10 m × 10 m) y observar con mayor detalle y además realizar el análisis de variación del NDVI en el tiempo (periodo 1999-2012) en suelos normales y con problemas de salinidad. Se hizo un análisis de regresión lineal múltiple entre los datos de campo de CE (dS/m), frente a los valores de reflectancia de superficie de las bandas B1, B2 y B3 del sensor TM del día 4 de abril 2008, obteniéndose un coeficiente de correlación de 0.73. A través de la ecuación de regresión, se generó la distribución espacial de la salinidad del suelo, la cual fue dividida en 5 clases. Como resultado, se obtuvo 1631.16 ha como suelos no salinos, 2179.71 ha suelos ligeramente salinos, 1341.9 ha suelos moderadamente salinos, 730.17 ha suelos fuertemente salinos y 26.91 ha con suelos extremadamente salinos.

Palabra Clave: Salinidad, imágenes de satélite, Spot-5, Landsat (TM y ETM+)
Identificador: http://hdl.handle.net/20.500.12390/204
Derechos: si
Procedencia:Tesis de maestría

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción TamañoFormato
Tesis - Soca Flores Renato.pdf18,78 MBAdobe PDF  Visualizar / Abrir
Registro Dublin Core completo

Páginas vistas

6
marcado en 24-ago-2019

Descargas

7
marcado en 24-ago-2019

Google ScholarTM

Check


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons