Aplicación de Técnicas de Percepción Remota en la Determinación de Áreas Deforestadas en la Amazonía y Costa Peruana - 2016

Abstract

RESUMEN El presente trabajo de investigación se desarrolló con el objetivo de determinar las diferencias en la exactitud entre las clasificaciones supervisadas de la imagen del satélite Landsat con transformaciones radiométricas, para la elaboración de mapas de usos y cobertura del suelo en la amazonía y en la costa peruana. Es una investigación del tipo aplicativa, de nivel descriptivo, de diseño no experimental y de corte transversal. Como muestra de investigación (no probabilística y por conveniencia) se tomó las siguientes áreas de estudio: el Santuario Histórico Bosque de Pómac y la zona circundante al área urbana del distrito de Iberia. Se utilizaron imágenes del satélite Landsat de las áreas de interés, las cuales fueron transformadas mediante el Modelo Lineal de Mezcla Espectral (MLME), Componentes Principales (PC) y el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI). Las imágenes transformadas fueron segmentadas con un algoritmo de crecimiento por regiones para luego realizar una clasificación supervisada basada en la distancia de Battacharya. Tanto en Pómac como en Iberia, el Modelo Lineal de Mezcla Espectral fue la metodología que obtuvo un mejor desempeño, con una exactitud de 100 %. Asimismo, en la verificación realizada con los puntos de control de campo (30 por área) obtuvo 26 coincidencias en Pómac y 27 coincidencias en Iberia. El MLME permitió alcanzar los objetivos propuestos, por lo que se recomienda su aplicación en otras áreas de bosques en Perú, inclusive en áreas de relieve montañoso.