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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorAbdo Peralta, Paula Alejandra-
dc.contributor.authorArmas Vaca, Anderson Aldahir-
dc.date.accessioned2024-07-24T15:05:12Z-
dc.date.available2024-07-24T15:05:12Z-
dc.date.issued2024-06-04-
dc.identifier.citationArmas Vaca, Anderson Aldahir. (2024). Uso de imágenes satelitales en la estimación del volumen de madera de plantaciones de Pinus radiata D.Don. parroquia Palmira cantón Guamote, provincia de Chimborazo. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobamba.es_ES
dc.identifier.urihttp://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/22315-
dc.descriptionEl objetivo fue estimar el volumen de madera mediante una base de datos obtenida en campo y datos espectrales de imágenes satelitales del satélite Sentinel-2 de la plantación de Pinus radiata D. Don en la parroquia de Palmira, cantón Guamote, provincia de Chimborazo. Se utilizó la técnica no paramétrica Random Forest para la estimación del volumen de madera. Las variables predictivas de mayor importancia fueron el Modelo Digital de Terreno (DTM), la banda 10 de Sentinel-2, el Modelo Digital de Superficie (DSM) y el Índice de Pigmentación Insensible a la Estructura (SIPI). El modelo de Random Forest presento un coeficiente de determinación (R^2) de 0.80 y un valor de la raíz de error cuadrado medio (RMSE) de 23.86 m^3 〖ha〗^(-1), estos indicadores lograron estimar el volumen total de la plantación (m^3 〖ha〗^(-1)) con un 84,13 % de precisión. La información espectral de un sensor de media resolución en combinación de datos de campo es una alternativa viable para estimar el volumen de madera en plantaciones forestaleses_ES
dc.description.abstractThis research aimed to estimate the volume of wood using a database obtained in the field and spectral data from satellite images from the Sentinel-2 satellite of the Pinus radiata D. Don plantation in the town of Palmira, Guamote city, province of Chimborazo. The non-parametric Random Forest technique was used to estimate wood volume. The most important predictive variables were the Digital Terrain Model (DTM), Sentinel-2 band 10, the Digital Surface Model (DSM) and the Structure Insensitive Pigmentation Index (SIPI). The Random Forest model presented a coefficient of determination (𝑅2) of 0.80 and a value of the root mean square error (RMSE) of 23.86 𝑚3ℎ𝑎−1. These indicators were able to estimate the total volume of the plantation (𝑚3ℎ𝑎−1) with 84.13% accuracy. Spectral information from a medium resolution sensor in combination with field data is a viable alternative to estimate the volume of wood in forest plantations.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherEscuela Superior Politécnica de Chimborazoes_ES
dc.relation.ispartofseriesUDCTFRN;33T0488-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subjectSATÉLITE SENTINEL-2es_ES
dc.subjectINDICES DE VEGETACIÓNes_ES
dc.subjectTELEDETECCIÓNes_ES
dc.subjectRANDOM FORESTes_ES
dc.subjectEUCALIPTO (Pinus radiata D. Don)es_ES
dc.subjectVOLUMEN DE MADERAes_ES
dc.subjectPALMIRA (PARROQUIA)es_ES
dc.subjectGUAMOTE (CANTÓN)es_ES
dc.titleUso de imágenes satelitales en la estimación del volumen de madera de plantaciones de Pinus radiata D.Don. parroquia Palmira cantón Guamote, provincia de Chimborazoes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.contributor.miembrotribunalLara Vásconez, Norma Ximena-
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
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