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dc.rights.licenseabiertoes_ES
dc.contributor.advisorNuñez Eguis, Emily Dayana
dc.contributor.authorBuitrago Villamizar, Yarith Dayana
dc.contributor.authorOsma Villamizar, Cesar Augusto
dc.contributor.authorLázaro Calderón, Duván Felipe
dc.contributor.otherMora Chaves, Carlos Esteban
dc.coverage.spatialBarrancabermeja, Santanderes_ES
dc.date.accessioned2022-09-05T14:45:58Z
dc.date.available2022-09-05T14:45:58Z
dc.identifier.urihttp://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/10101
dc.descriptionGestión Territorial, Cambio Climático y Geomáticaes_ES
dc.description.abstractEste proyecto se centró en una investigación descriptiva por un método cuantitativo en la cual mediante la teledetección es posible identificar el comportamiento en las áreas de cobertura de depósitos de aguas a través del uso de imágenes satelitales y sistemas de información geográfica para detectar los cambios entre los años 2015 – 2020, ya que eso ayudaría a facilitar a las entidades estatales tomar decisiones para disminuir el impacto del cambio climático y explotación de los recursos naturales como es el caso de la pesca y la acuicultura, influyendo indirectamente en el bienestar de las personas y el medio ambiente. El cual tiene como objetivo ver el momento en que hubo mayor alteración en el área de cobertura por medio del estudio de una clasificación no supervisada con ayuda del programa ArcGIS e imágenes satelitales. Estas fueron obtenidas por la página Earthexplorer.usgs.gov donde se descargaron las imágenes del satélite Landsat 8-9 y se pudo obtener la información necesaria para saber el comportamiento de la Ciénaga mes tras mes, teniendo en cuenta las temperaturas, cambio climático, lluvias, contaminación entre otras variables Finalmente se obtuvo el resultado que en el año 2015 hubo mayor área cobertura y el año 2016 se hubo la menor área de cobertura, también se pudo visualizar que en el mes de noviembre el área de cobertura era mayor y en julio era menor siempre Y se llega a concluir que mediante un total de 72 imágenes satelitales que corresponde a uno por mes a lo largo de los 6 años (2015 – 2020), se permitió realizar una clasificación no supervisada mes a mes de una manera ordenada.es_ES
dc.description.sponsorshipUnidades Tecnológicas de Santanderes_ES
dc.description.tableofcontents● RESUMEN EJECUTIVO 10 ● INTRODUCCIÓN 11 1. DESCRIPCIÓN DEL TRABAJO DE INVESTIGACIÓN 12 1.1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 12 1.2. JUSTIFICACIÓN 13 1.3. OBJETIVOS 13 1.3.1. OBJETIVO GENERAL 13 1.3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS 14 1.4. ESTADO DEL ARTE 14 2. MARCO REFERENCIAL 21 2.1. MARCO TEÓRICO 21 2.2. MARCO LEGAL 22 3. DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 24 4. DESARROLLO DEL TRABAJO DE GRADO 27 4.1. BÚSQUEDA DE UN MÉTODO EL CUAL PERMITA OBTENER ÁREAS EN IMÁGENES SATELITALES 27 4.2. HERRAMIENTA PARA REALIZAR LA CLASIFICACIÓN NO SUPERVISADA 27 4.3. PASO A PASO CLASIFICACION NO SUPERVISADA 28 4.3.1. CONVERTIR DE RASTER A POLIGONO. 28 4.4. ÁREA DE ESTUDIO 28 4.5. PRECIPITACIÓN, TEMPERATURA Y CLASIFICACIÓN CLIMÁTICA 30 4.6. GRÁFICAS Y TABLAS 31 4.6.1 AÑO 2015 31 4.6.2. AÑO 2016 33 4.6.3. AÑO 2017 36 4.6.4. AÑO 2018 38 4.6.5. AÑO 2019 40 4.6.6. AÑO 2020 43 4.7. PROMEDIO ÁREA DE COBERTURA POR MES 45 4.8. COMPARATIVA ÁREA, TEMPERATURA Y PRECIPITACIÓN POR AÑO 48 4. RESULTADOS 49 5. CONCLUSIONES 51 6. RECOMENDACIONES 52 7. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 53 8. ANEXO 55es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.subjectÁrea de cobertura, imágenes satelitales, temperatura, clasificación no supervisadaes_ES
dc.titleIdentificación de las áreas de cobertura de depósitos de agua usando teledetección para detectar alteraciones.es_ES
dc.typedegree workes_ES
dc.date.emitido2022-08-31
dc.dependenciafcnies_ES
dc.proceso.procesoutsinvestigaciones_ES
dc.type.modalidadproyecto_de_investigaciónes_ES
dc.format.formatopdfes_ES
dc.titulogTecnólogo en Topografíaes_ES
dc.educationleveltecnologoes_ES
dc.contibutor.evaluatorevaluadores_ES
dc.date.aprobacion2022-08-30
dc.description.programaacademicoTecnología en Topografíaes_ES
dc.dependencia.regionbucaramangaes_ES


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