Ubicación de zonas de recarga hídrica usando imágenes Landsat 8 mediante el método de árbol de decisiones en la cuenca del río Chamán, Cajamarca y La Libertad-Perú
Fecha
2020-01-24Autor(es)
Cusquisiban Quispe, Georgina Deysi
Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
Las técnicas satelitales representan una nueva oportunidad de técnicas limpias para la solución sostenible y sustentable del agua, pues permite el monitoreo de los cambios de acumulación de manera detallada y en tiempo real, es por ello que el presente estudio tuvo como objetivo ubicar las zonas de recarga hídrica usando imágenes LANDSAT 8 mediante el método de árbol de decisiones en una población de estudio de 1.569 km2 correspondiente a la cuenca Chamán, con un diseño de investigación del tipo no experimental, transversal, causal, usando técnicas espectrales para discriminar diferentes tipos de materiales apoyada en instrumentos de recolección de datos como el satélite Áster, el software ArcGIS 10.5 y software Envi 5.4 para el análisis espectral, obteniéndose como principal resultado la identificación de las zonas de recarga hídrica; el resultado muestra que de los 1 021 pozos de agua subterránea registrados por INGEMMET (2015), 805 representan la clase recarga hídrica favorable, con lo cual brinda da una certeza de 78.8 % en la identificación de zonas de recarga hídrica subterránea. Concluyéndose así que la certeza de este estudio en función de los pozos subterráneos mapeados en campo por INGEMMET es elevada y permitirá un mejor aprovechamiento de este recurso hídrico, así como su protección, además que abrirá las puertas al uso de teledetección como herramienta complementaria a estudios en todas las ramas del conocimiento.
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Cita bibliográfica
Cusquisiban, G. D. (2019). Ubicación de zonas de recarga hídrica usando imágenes Landsat 8 mediante el método de árbol de decisiones en la cuenca del río Chamán, Cajamarca y La Libertad-Perú (Tesis de licenciatura). Repositorio de la Universidad Privada del Norte. Recuperado de http://hdl.handle.net/11537/23581
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- Tesis [519]
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