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Análisis de la cobertura boscosa en el Parque Nacional Tingo María - Perú utilizando algoritmos de inteligencia artificial
dc.contributor.advisor | Iannacone Oliver, José Alberto | es_PE |
dc.contributor.author | Puerta Tuesta, Ronald Hugo | es_PE |
dc.date.accessioned | 2023-06-21T17:20:38Z | |
dc.date.available | 2023-06-21T17:20:38Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.13084/6956 | |
dc.description.abstract | La investigación tuvo como objetivo analizar la dinámica de la cobertura boscosa del Parque Nacional Tingo María (PNTM) y su zona de amortiguamiento (ZA) ubicados en la selva alta de la región Huánuco, Perú utilizando algoritmos de inteligencia artificial (IA). Para lo cual se utilizó como insumo principal imágenes Sentinel-2 que fueron clasificadas utilizando el algoritmo de IA Random Forest. Como resultado, se elaboró los mapas de cobertura de la zona de estudio que corresponde a los años 2017, 2019 y 2021 con una exactitud temática considerable. Durante el periodo de evaluación, la tasa de cambio de bosque a no bosque dentro del PNTM se incrementó de -0,26 (2017 – 2019) a -1,24 (2019 – 2021) como consecuencia de fenómenos naturales. Mientras que los bosques de la ZA han sufrido una transición dinámica, con tasas de cambio de -2,97 a -4,39 derivado del cambio de uso de las tierras. Las métricas del paisaje sugieren que los bosques del PNTM se encuentran moderadamente fragmentados y los bosques de la ZA se encuentran fuertemente fragmentados, por lo que se concluye que el área natural protegida ha cumplido con el objetivo de mantener la cobertura vegetal. | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Nacional Federico Villarreal | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | es_PE |
dc.source | Universidad Nacional Federico Villarreal | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional - UNFV | es_PE |
dc.subject | Biodiversidad, ecosistema y conservación | es_PE |
dc.subject | Cobertura forestal | es_PE |
dc.subject | Inteligencia artificial | es_PE |
dc.title | Análisis de la cobertura boscosa en el Parque Nacional Tingo María - Perú utilizando algoritmos de inteligencia artificial | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | es_PE |
thesis.degree.name | Doctor en Ingeniería Ambiental | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería Ambiental | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional Federico Villarreal. Escuela Universitaria de Posgrado | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00 | es_PE |
renati.author.dni | 00127681 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-3699-4732 | es_PE |
renati.advisor.dni | 09413998 | |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
renati.discipline | 521158 | es_PE |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#doctor | es_PE |
renati.juror | Zambrano Cabanilla, Abel Walter | es_PE |
renati.juror | Zamora Talavera, Noé Sabino | es_PE |
renati.juror | Rodríguez Rodríguez, Ciro | es_PE |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |