Proyección de la superficie de vegetación en la zona urbana de la provincia de Abancay en Perú, utilizando el Índice NDMI de EO Browser
Fecha
2024-07-23Autor
Chau Lam, Jonathan Alfonso
Dueñas Valcárcel, Carlos Eduardo
Rojas Flores, Julio Cesar
Arostegui Leon, Edward
Gonzales Enríquez, Braulio Cesar
Maldonado Vega, Miguel Ángel
Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
En el presente estudio se abordó la cobertura de vegetación en la zona urbana de la provincia de Abancay en la región Apurímac, en la que existe una creciente deforestación. El objetivo principal consistió en proyectar la superficie vegetal desde el año 2025 al 2030, con la finalidad de advertir las posibles realidades a futuro en el área de estudio, favoreciendo a la mejora de la planificación y al desarrollo urbano sostenible. Se emplearon datos recopilados entre los años 2017 y 2024, basados en imágenes del Índice de Humedad de Diferencia Normalizada (NDMI) del portal EO Browser de Sentinelhub. Estos datos fueron procesados mediante el software ArcGis 10.8 ofreciendo información de; i) zonas áridas o urbanas desprovistas de vegetación y ii) áreas con cobertura vegetal. En el área de estudio, se evaluaron las superficies correspondientes a dos clasificaciones específicas. Luego, se aplicó un análisis de regresión lineal, obteniendo un valor de p igual a 0.032 y un coeficiente de determinación (R2) de 0.565 en un rango medio. A partir de estos resultados, se proyectaron las posibles situaciones futuras. En conclusión, se observa una tendencia decreciente en la vegetación, con una disminución estimada del 10.54% entre los años 2025 al 2030 In this study, researchers focused on the vegetation cover within the urban area of AbancayProvince in the Apurímac region. The region is experiencing a concerning rise in deforestation. The primary goal was to predict the vegetation surface from 2025 to 2030, in order to warn of the possible future realities in the study area, favoring the improvement of planning and sustainable urban development. Data recorded between the years 2017 to 2024 were used, from the images of the Normalized Difference Moisture Index (NDMI) from the Sentinelhub EO Browser portal. These data were processed using ArcGis 10.8 software, offering information on; i) arid or urban areas devoid of vegetation and ii) areas with vegetation cover. In the study area, surfaces corresponding to two specific classifications were evaluated. Then, a linear regression analysis was applied, obtaining a p value equal to 0.032 and a coefficient of determination (R2) of 0.565 in a medium range. Based on these results, possible future situations were projected. In conclusion, a decreasing trend is observed in vegetation, with an estimated decrease of 10.54% between the years 2025 and 2030