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dc.contributor.advisorSánchez Espinoza, Deicy Noemi
dc.contributor.authorRamírez Meléndez, Edwin Elvis
dc.contributor.authorVillena Llaxa, Elvis
dc.date.accessioned2018-04-29T18:21:30Z
dc.date.available2018-04-29T18:21:30Z
dc.date.issued2018-04-23
dc.identifier.citationRamírez, E. E., & Villena, E. (2017). Teledetección de pasivos ambientales de origen químico utilizando imágenes satelitales Landsat 8 en la provincia de Hualgayoc - 2017 [Tesis de licenciatura, Universidad Privada del Norte]. Repositorio de la Universidad Privada del Norte. https://hdl.handle.net/11537/13249es_PE
dc.identifier.other622 RAMI/T 2017es_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11537/13249
dc.description.abstractLa presente investigación tuvo por objetivo utilizar técnicas de teledetección como herramienta previa a la identificación de Pasivos Ambientales Mineros (PAMs) a través de análisis de firmas espectrales en minerales, cuerpos de agua y tipos de vegetación. La investigación se realizó dentro de los cuadrángulos 14F y 14G de la provincia de Hualgayoc, región Cajamarca, Perú. En la investigación se utilizó una imagen Landsat 8 WRS-2 del año 2016, el barrido fue realizado por el satélite Landsat 8 con Path / Row (9/65), imagen recopilada de la USGS (U.S. Geological Survey) de la NASA, la imagen no presentaba ningún tipo de tratamiento, por lo cual se realizó una corrección atmosférica, (con el propósito de eliminar el efecto de los aerosoles), geométrica y radiométrica (en la cual se descompuso la imagen en valores de niveles digitales); luego se realizó el recorte de la zona de interés y se procedió a elegir los posibles minerales más representativos de la zona de la librería espectral del software. Para determinar los niveles de abundancia de agua y vegetación, se utilizaron: El Índice Diferencial de Agua Normalizado (NDWI), y el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), así como firmas espectrales. Todos estos parámetros dentro de las imágenes satelitales fueron procesados por medio del programa ENVI 5.3. Los resultados mostraron que los minerales más representativos en la zona fueron: Covelina, calcopirita, pirita, pirita- limonita y galena, encontrándose en mayor proporción Galena y los principales metales asociados a los minerales fueron: Cobre, hierro y plomo; siendo el más abundante el hierro. Así también se identificaron los principales cuerpos de agua en la zona y los tipos de vegetación donde se emplazarían los PAMs, de ello se determinó, que los principales PAMs más cercanos a cuerpos de agua y que tendrían suelos pobres en términos de vegetación, serían los ubicados en : Rio Llaucano en las coordenadas (774000, 9265000), Rio Arascorque (767000, 9254000), Rio de la quebrada (772000, 9265000), y Rio el tingo (762000, 9254000), por lo cual serían los de mayor prioridad para la remediación ambiental. Con estos resultados, esta investigación pretende ser una fuente de consulta y una guía metodológica para ser utilizada en la localización y priorización de PAMs.es_PE
dc.description.abstractThe objective of this research was to use remote sensing techniques as a tool prior to the identification of old mines (Mining Environmental Liabilities) through the analysis of spectral signatures in minerals, bodies of water and vegetation types. The investigation was carried out within the quadrangles 14F and 14G of the province of Hualgayoc, Cajamarca region, Peru. In the research, a Landsat 8 WRS-2 image from the year 2016 was used, the sweep was done by the Landsat 8 satellite with Path / Row (9/65), image compiled from the USGS (US Geological Survey) of NASA. The image did not present any type of treatment, for which atmospheric, geometric and radiometric correction was made. This with the purpose of eliminating the effect of the aerosols, and decomposed into values of digital levels. Then, we choose the most representative minerals of the area and we compared the shape with the spectral library of the software. To determine the levels of abundance of water and vegetation, we used, Normalized Water Differential Index (NDWI), and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), as well as spectral signatures. All these parameters within the satellite images were processed through the ENVI 5.3 program. The results showed that the most representative minerals in the area were Covelina, chalcopyrite, pyrite, pyrite-limonite and galena, with Galena being in a greater proportion. The main metals associated with the minerals were: copper, iron and lead; being iron the most abundant . Then, we identified the main water bodies in the area and the types of vegetation, where the old mines would be located. Finally, we observed that the main old mines closest to bodies of water and with poor soils in terms of vegetation, would be the located in: Rio Llaucano in the coordinates (774000, 9265000), Rio Arascorque (767000, 9254000), Rio de la Quebrada (772000, 9265000), and Rio el Tingo (762000, 9254000). These points would be the highest priority for environmental remediation. With these results, this research aims to be a source of consultation and a methodological guide to be used in the location and prioritization of old mines.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.formatapplication/mswordes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Privada del Nortees_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Estados Unidos de Américaes_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/*
dc.sourceUniversidad Privada del Nortees_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UPNes_PE
dc.subjectTeledetecciónes_PE
dc.subjectContaminación del aguaes_PE
dc.subjectDegradación de sueloses_PE
dc.subjectMetales pesadoses_PE
dc.subjectPasivos ambientales mineroses_PE
dc.titleTeledetección de pasivos ambientales de origen químico utilizando imágenes satelitales Landsat 8 en la provincia de Hualgayoc - 2017es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Privada del Norte. Facultad de Ingenieríaes_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Minases_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Minases_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00es_PE
thesis.degree.programPregradoes_PE
dc.description.sedeCajamarcaes_PE
renati.advisor.dni43061672
renati.author.dni46815616
renati.author.dni48646082
renati.discipline724026es_PE
renati.jurorFarfán Chilicaus, Gary Christiam
renati.jurorAlva Huamán, Daniel Alejandro
renati.jurorOcas Boñon, Rafael Napoleón
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE


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