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https://pgc-snia.inia.gob.pe:8443/jspui/handle/20.500.12955/1408
Campo DC | Value | Idioma |
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dc.contributor.author | Aldana, C. | - |
dc.contributor.author | Revilla, M. | - |
dc.contributor.author | Gonzales, J. | - |
dc.contributor.author | Saavedra, Y. | - |
dc.contributor.author | Moncada, W. | - |
dc.contributor.author | Maicelo Quintana, Jorge Luis | - |
dc.date.accessioned | 2021-07-19T15:14:19Z | - |
dc.date.accessioned | 2021-11-11T17:42:08Z | - |
dc.date.available | 2021-07-19T15:14:19Z | - |
dc.date.available | 2021-11-11T17:42:08Z | - |
dc.date.issued | 2020-11 | - |
dc.identifier.citation | Aldana, C., Revilla, M., Gonzales, J., Saavedra,Y., Moncada, W., Maicelo, J. 2020. Relación de firmas espectrales para la identificación de bosque seco en imágenes de satélite Sentinel-2, cuenca baja del río Chira, Región Piura. Revista de Teledetección, 56, 147-156. https://doi.org/10.4995/raet.2020.14110 | es_PE |
dc.identifier.issn | 1133-0953 | - |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12955/1408 | - |
dc.description | 10 páginas | es_PE |
dc.description.abstract | El 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. | es_PE |
dc.description.tableofcontents | 1. Introducción. 2. Material y métodos. 3. Resultados y discusión. 4. Conclusiones. Agradecimientos. Referencias. | es_PE |
dc.format | application/pdf | - |
dc.language.iso | spa | - |
dc.publisher | Universidad Politécnica de Valencia | es_PE |
dc.relation.ispartof | Revista de Teledetección | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | - |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | - |
dc.source | Instituto Nacional de Innovación Agraria | es_PE |
dc.subject | Sentinel-2 | es_PE |
dc.subject | Bosque seco | es_PE |
dc.subject | Cuenca del río Chira | es_PE |
dc.subject | Firma espectral | es_PE |
dc.subject | Reflectancia | es_PE |
dc.title | Relación de firmas espectrales para la identificación de bosque seco en imágenes de satélite Sentinel-2, cuenca baja del río Chira, Región Piura | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | - |
dc.identifier.doi | https://doi.org/10.4995/raet.2020.14110 | - |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.05.00 | - |
dc.publisher.country | España | es_PE |
item.languageiso639-1 | es | - |
item.grantfulltext | open | - |
item.openairetype | info:eu-repo/semantics/article | - |
item.cerifentitytype | Publications | - |
item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_18cf | - |
item.fulltext | Con texto completo | - |
crisitem.author.orcid | 0000-0001-9109-0504 | - |
Aparece en Colecciones: | Artículos científicos |
Archivos en este artículo:
Archivo | Descripción | Tamaño | Formato | |
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Relación de firmas espectrales para la identificación de bosque seco en imágenes de satélite Sentinel-2, cuenca baja del río Chira, Región Piura.pdf | Artículo | 1,6 MB | Adobe PDF | Ver / Abrir |
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