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Caracterizacion e influencia del perfil morfológico, submarino y costero peruano ante inundación por tsunami
No full textRestringidoTesi
Metodología para el mapeamiento detallado de ecosistemas de montaña en el Parque Nacional Huascarán
No full textUniversidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Gestión Integral de Cuencas HidrográficasLa cordillera de los Andes en el Parque Nacional Huascarán (PNH) forma parte de las montañas tropicales más grandes del mundo, la misma que es reconocida por la presencia de diversidad biológica (Ponce, 1984); donde se desarrollan ecosistemas de montaña (MINAM, 2019) en condiciones geográficas y climáticas extremas (SENAMHI, 2021). Teniendo en cuenta el difícil acceso a los ecosistemas de montaña presentes en el Parque Nacional Huascarán para poder realizar una estimación espacial más cercana, se analizaron dos diferentes metodologías de mapeo con el uso de análisis espectral basado en el comportamiento característico de cada ecosistema de montaña, con la finalidad de identificar el conjunto de técnicas de clasificación e insumos que nos den como resultado el mapeo de detalle de los ecosistemas de montaña en las partes más inaccesibles del Parque Nacional Huascarán como lo son sus cuencas de recepción. El Bosque Aleatorio y el Árbol de Decisión fueron las dos metodologías aplicadas con el uso de teledetección, donde se muestra la comparativa de los resultados en la delimitación de ecosistemas de montaña conspicuos, obteniendo marcadas diferencias en los resultados, basadas en la cantidad y diversidad de información disponible. Identificándose al Árbol de Decisiones como la metodología ideal para ecosistemas conspicuos y el Bosque Aleatorio para los ecosistemas disimiles, al sensor óptico Sentinel 2 como insumo principal a la actualidad útil para discriminar coberturas similares debido a su alta resolución espectral, y el producto DEM ALOS PALSAR de alta resolución espacial que aportó las características geográficas medibles, que condicionan el desarrollo de los ecosistemas de montaña en el Parque Nacional Huascarán. El mapeo a detalle fue realizado para fin de la época de temporada húmeda para el año 2020.The Andes mountain range in the Huascarán National Park (PNH) is part of the largest tropical mountains in the world, the same one that is recognized for the presence of biological diversity (Ponce, 1984); where mountain ecosystems are developed (MINAM, 2019) in extreme geo graphic and climatic conditions (SENAMHI, 2021). Taking into account the difficult access to the mountain ecosystems present in the Huascarán National Park in order to make a closer spatial estimate, two different mapping methodologies were analyzed with the use of spectral analysis based on the characteristic behavior of each mountain ecosystem. with the purpose of identifying the set of classification techniques and inputs that give us as a result the detailed mapping of the mountain ecosystems in the most inaccessible parts of the Huascarán National Park, such as its receiving basins. The Random Forest and the Decision Tree were the two methodologies applied with the use of remote sensing, where the comparison of the results in the delimitation of conspicuous moun tain ecosystems is shown, obtaining marked differences in the results, based on the quantity and diversity of Information available. Identifying the Decision Tree as the ideal methodology for conspicuous ecosystems and the Random Forest for dissimilar ecosystems, the Sentinel 2 optical sensor as the main input currently useful for discriminating similar coverage due to its high spectral resolution, and the DEM ALOS PALSAR product of high spatial resolution that provided measurable geographical characteristics, which condition the development of moun tain ecosystems in the Huascarán National Park. The detailed mapping was carried out for the end of the wet season in 2020
Mapeo de la cobertura vegetal en la subcuenca Quillcay (Ancash – Perú) con el clasificador de Árbol de decisiones.
No full textThe characterization and delimitation of the existing vegetation cover in a given geographic area is of vital importance for an adequate management of natural resources. In this sense, this research proposes a methodology to delimit the types of vegetation cover in the Quillcay sub-basin. The study area is located in the districts of Huaraz and Independencia, province of Huaraz, Ancash; in the middle western slope of the Cordillera Blanca and Santa river basin. The delimitation of the vegetation cover began with the identification of the dominant vegetation cover types (Andean grassland, forest, wetland and shrub thicket); then, the geographic characteristics (slope and altitude) were defined for each type of vegetation cover. Subsequently, layers were generated with the Spectral Angle Mapper (SAM) classifier and the calculation of the Normalized Difference Moisture Index (NDMI). Finally, through the decision tree classifier it was possible to integrate all the previously determined layers, thus obtaining the supervised classification with the use of Landsat 8 satellite information of 2018 and DEM Alos Palsar. The results indicate that the application of the decision tree shows an almost perfect classification accuracy with a Kappa statistic (K^) of 0.90 We consider that the proposed methodology (decision tree) is ideal for delimiting vegetation cover at subregional scale.
Key words: remote sensing; vegetation cover; decision tree; Quillcay sub-basin.La caracterización y delimitación de la cobertura vegetal existente en una determinada área geográfica es de vital importancia para una adecuada gestión de los recursos naturales. En tal sentido, esta investigación propone una metodología para realizar la delimitación de los tipos de cobertura vegetal de la subcuenca Quillcay. El área de estudio está localizada en los distritos de Huaraz e Independencia, provincia de Huaraz, Ancash; en la ladera occidental media de la Cordillera Blanca y Cuenca del Santa. La delimitación de la cobertura vegetal; inició con la identificación de los tipos de cobertura vegetal dominantes (pajonal andino, bosque, bofedal y matorral arbustivo); luego, se definieron las características geográficas (pendiente y altitud) para cada tipo de cobertura vegetal. Posteriormente, se generaron capas con el clasificador Spectral Angle Mapper (SAM) y el cálculo del Normalized Difference Moisture Index (NDMI). Finalmente, a través del clasificador de árbol de decisiones se puedo integrar todas las capas determinadas anteriormente, obteniendo de esta manera la clasificación supervisada con el uso información satelital Landsat 8 del año 2018 y DEM Alos Palsar. Los resultados indican que la aplicación del árbol de decisiones muestra una exactitud de la clasificación casi perfecta con un estadístico Kappa (K^) de 0,90. Consideramos que la metodología propuesta (árbol de decisiones) es ideal para delimitar la cobertura vegetal a escala subregional.
Número 7, Abril 2022
No full textEsta revista presenta catorce investigaciones realizadas en la Cordillera Blanca, la cordillera Vilcanota y diversas regiones de los departamentos de Apurímac, Áncash, Cusco y Ayacucho, incluyendo un artículo original y trece resúmenes extendidos. El artículo principal, escrito por Wilmer Sánchez Rodríguez, aborda una investigación inédita sobre un fenómeno poco conocido de derretimiento superficial en glaciares, denominado “crioconitas”. Este sedimento oscuro, presente en los agujeros de los glaciares, absorbe la luz solar, acelerando la fusión vertical de la nieve. El estudio reporta la aparición de crioconitas en el glaciar Shallap durante un período de dos años. Además, la revista incluye un análisis sobre la inseguridad hídrica en las zonas altoandinas, así como sobre la gestión ambiental y protección jurídica de los glaciares en Perú, destacando la necesidad de un manejo sostenible de los recursos hídricos y la conservación de los ecosistemas de montaña frente al cambio climático.Instituto Nacional de Investigación en Glaciares y Ecosistemas de Montañ
