E n c u e n t r o C i e n t í f i c o I n t e r n a c i o n a l

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Eva María Franco Blázquez
hace 6 años
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Identificación de humedales alto andinos

1 ECI E n c u e n t r o C i e n t í f i c o I n t e r n a c i o n a l Identificación de humedales alto andinos integrando imágenes Landsat y Aster GDEM con árbol de decisión sobre la cabecera de las cuencas Pisco y Pampas en Huancavelica Perú B a c h. M a r i a E l e n a A d a u t o A g u i r r e D r. B r a m L e o W i l l e m s U n i v e r s i d a d N a c i o n a l M a y o r d e S a n M a r c o s L a b o r a t o r i o d e Te l e d e t e c c i ó n L i m a, 3 d e e n e r o d e l

La conservación y manejo sostenible de humedales alto-andinos es de urgente prioridad debido

2 Importancia de los Humedales Ecosistemas productivos. Funciones Almacenaje natural del agua. Reguladores del ciclo hidrológico y el clima. Descarga y recarga de acuíferos. La conservación y manejo sostenible de humedales alto-andinos es de urgente prioridad debido a la extrema vulnerabilidad de los mismos y a la limitada disposición del recurso hídrico (Ramsar, 1971). 2

3 Importancia de los Humedales Sistemas Fronterizos (Ecotonos) 3

4 Importancia de los Humedales Servicios indirectos (Recreación y Turismo) Alrededores de Laguna Pultocc, Huancavelica 4

5 Caso Estudio 5

6 Caso Estudio 6

7 Caso Estudio Huancavelica Ica 7

Metodología Datos Empleados: Sol Teledetección Multiespectral Imágenes de la plataforma satelital LANDSAT. http://glovis.usgs.gov/ Modelo de Elevación digital Aster GDEM.

8 Metodología Datos Empleados: Sol Teledetección Multiespectral Imágenes de la plataforma satelital LANDSAT. Modelo de Elevación digital Aster GDEM. Base de Datos TRMM Superficie de Interacción Scatter/ absorción Absorción Difusión 8

9 Metodología 9

10 Metodología R G B IR 10

11 Metodología Adquisición de Datos Landsat GLOVIS (USGS) Imágenes (fechas) seleccionadas estratégicamente basándose en la data TRMM. Pre procesamiento Corrección Radiométrica Corrección Atmosférica L λ = L max L min Q calmax Q calmin ND Q calmin + L min L = A ρ 1 ρ e S + B ρe 1 ρ e S + L a Procesamiento Índices NDVI = ρ NIR ρ R ρ NIR +ρ R ^ NDII = ρ NIR ρ SWIR ρ NIR +ρ SWIR Adquisición de Datos Aster GDEM Obtención del modelo de pendientes. 11

12 Metodología Resultado de la Clasificación Modelo de Pendientes NDII después del periodo de lluvias NDVI después del periodo de lluvias NDVI antes del periodo de lluvias 12

13 Resultados 13

14 Conclusiones La presente metodología cumplió con el objetivo de identificar los Humedales con el uso de imágenes de satélite, permitiendo identificar al 1.65% del área de estudio como humedales alto-andinos. El NDVI y el NDII son parámetros físicos que están muy relacionados en el comportamiento de estas superficies, como muestra su respuesta espectral. En ese sentido, el trabajo que se viene desarrollando tiene el potencial de proveer de una herramienta de bajo costo y eficiente, que contribuya a las tareas de gestión sostenible de ecosistemas por parte de los diferentes actores existentes. 14

15 Agradecimientos Al proyecto Strengthening resilience of Andean river basin headwaters facing global change USAID fundación PEER UNMSM, el cual busca generar metodologías y resultados del estudio de las cabeceras de cuenca hidrográfica en los andes peruanos. Este trabajo se viene desarrollando en el Laboratorio de Teledetección, FCF-UNMSM. 15

16 Referencias Otto M., Scherer D., and J. Richters (2011). Hydrological differentiation and spatial distribution of high altitude wetlands in a semi-arid Andean region derived from satellite data. Hydrology and Earth System Sciences, 15, Friedl, M. A., Brodley, C. E., Decision Tree Classification Of Land Cover From Remotely Sensed Data. Remote Sensing Of Environment, 61(3), Pp CHUVIECO Fundamentos de la Teledetección especial, Madrid: Ed. Rialp, 568 p. Salazar, Beatriz (2014), Proyectos De Agua Para Ica: Vulneran El Derecho De Las Comunidades De Huancavelica. La Revista Agraria, 161, 4-5. Autoridad Nacional del Agua, Plan Estratégico Institucional. 16

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