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Tendencia anual, anomalías y predicción del comportamiento de cobertura de vegetación con imágenes Landsat y MOD13Q1, microcuenca Apacheta, Región Ayacucho

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Tendencia anual, anomalías y predicción del comportamiento de cobertura de vegetación con imágenes Landsat y MOD13Q1, microcuenca Apacheta, Región Ayacucho

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dc.contributor.author Moncada, Wilmer es_ES
dc.contributor.author Willems, Bram es_ES
dc.contributor.author Pereda, Alex es_ES
dc.contributor.author Aldana, Cristhian es_ES
dc.contributor.author Gonzales, Jhony es_ES
dc.coverage.spatial east=-74.22356409999999; north=-13.1638737; name=Ayacucho, Perú es_ES
dc.date.accessioned 2022-02-02T08:18:08Z
dc.date.available 2022-02-02T08:18:08Z
dc.date.issued 2022-01-31
dc.identifier.issn 1133-0953
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/180442
dc.description.abstract [EN] Climate variability in the Apacheta micro-basin has an impact on vegetation behavior. The objective is to analyze the annual trend, anomalies and predict the behavior of vegetation cover (CV) with Landsat images and the MOD13Q1 product in the Apacheta micro-basin of the Ayacucho Region. For this purpose, the CV was classified and validated with the Kappa index (p-value=0,032; <0.05), obtaining a good agreement between the values observed in situ and the estimated in the Landsat images. The CV data were subjected to the Lilliefors normality test (p-value=0,0014; <0,05) indicating that they do not come from a normal distribution. CV forecasting was performed with the auto.arima, forecast and prophet packages, in R, according to the Box-Jenkins and ARIMA approaches, whose two-year future scenario is acceptable, but with higher bias. The results show an anual increasing CV trend of 3,378.96 ha with Landsat imagery and 3,451.95 ha with the MOD13Q1 product, by the end of 2020. The anomalies and the CV forecast also show a significant increase in the last 9 years, becoming higher in the forecasted years, 2021 and 2022. es_ES
dc.description.abstract [ES] La variabilidad climática en la microcuenca Apacheta impacta en el comportamiento de la vegetación. El objetivo es analizar la tendencia anual, anomalías y predecir el comportamiento de cobertura de vegetación (CV) con imágenes Landsat y el producto MOD13Q1 en la microcuenca Apacheta de la Región Ayacucho. Para ello, se clasificó la CV, que se validó con el índice Kappa (p-valor=0,032; <0,05) obteniéndose una buena concordancia entre los valores observados in situ y los estimados en las imágenes Landsat. Los datos de CV se sometieron a la prueba de normalidad Lilliefors (p-valor=0,0014; <0,05) indicando que no provienen de una distribución normal. El pronóstico de CV se realizó con los paquetes auto.arima, forecast y prophet, en R, según el enfoque de Box-Jenkins y ARIMA, cuyo escenario futuro de dos años es aceptable, pero con mayor sesgo. Los resultados muestran una tendencia anual de CV creciente de 3.378,96 ha con imágenes Landsat y de 3.451,95 ha con el producto MOD13Q1, para finales del 2020. Las anomalías y el pronóstico de CV también evidencian un significativo incremento en los últimos 9 años, llegando a ser superiores en los años pronosticados, 2021 y 2022.  es_ES
dc.description.sponsorship Este trabajo ha sido posible gracias a los proyectos “Strengthening resilience of Andean river basin headwaters facing global change” (PGA_084063), financiado por el Programa PEER de USAID y “Modelado de aguas subterráneas en los ecosistemas de humedales de la microcuenca Apacheta”, financiado por FOCAM de la Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga. Los autores también agradecen a la Universidad Nacional de Frontera por su apoyo incondicional. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.relation.ispartof Revista de Teledetección es_ES
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Compartir igual (by-nc-sa) es_ES
dc.subject NDVI es_ES
dc.subject Cobertura de vegetación es_ES
dc.subject Predicción es_ES
dc.subject Tendencia es_ES
dc.subject Anomalías es_ES
dc.subject Vegetation cover es_ES
dc.subject Prediction es_ES
dc.subject Trend es_ES
dc.subject Anomalies es_ES
dc.title Tendencia anual, anomalías y predicción del comportamiento de cobertura de vegetación con imágenes Landsat y MOD13Q1, microcuenca Apacheta, Región Ayacucho es_ES
dc.title.alternative Annual trend, anomalies and prediction of vegetation cover behavior with Landsat and MOD13Q1 images, Apacheta micro-basin, Ayacucho Region es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/raet.2022.15672
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/USAID//PGA_084063/Strengthening resilience of Andean river basin headwaters facing global change/ es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation Moncada, W.; Willems, B.; Pereda, A.; Aldana, C.; Gonzales, J. (2022). Tendencia anual, anomalías y predicción del comportamiento de cobertura de vegetación con imágenes Landsat y MOD13Q1, microcuenca Apacheta, Región Ayacucho. Revista de Teledetección. 0(59):73-86. https://doi.org/10.4995/raet.2022.15672 es_ES
dc.description.accrualMethod OJS es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.4995/raet.2022.15672 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 73 es_ES
dc.description.upvformatpfin 86 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 0 es_ES
dc.description.issue 59 es_ES
dc.identifier.eissn 1988-8740
dc.relation.pasarela OJS\15672 es_ES
dc.contributor.funder United States Agency for International Development es_ES
dc.contributor.funder Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga es_ES
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