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UD y la Geomática
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  This is an Open Access Journal Open Access journal
ISSN (Print) 2011-4990
Published by Universidad Distrital Francisco José de Caldas Homepage  [14 journals]
  • Imágenes hiperespectrales y sus aplicaciones en estudios de suelos,
           cultivos y bosques, en la era de la cuarta revolución industrial.

    • Authors: Jonás León Pérez
      Abstract: Para implementar una agricultura  sostenible y un manejo racional del medio ambiente, es necesario tener un mejor conocimiento de los suelos, de los cultivos, de los bosques, del agua y de otros recursos relacionados.  Esto implica, entre otros, utilizar tecnologías de última generación, como las imágenes hiperespectrales (HSI), que presentan soluciones prácticas para entender, modelar y mapear las principales características de los recursos terrestres, además, para monitorear sus dinámicas en el tiempo y en el espacio.  Las HSI capturan la energía reflejada o emitida desde la superficie terrestre, en cientos de bandas estrechas y contiguas, comprendida entre las regiones visible e infrarrojo de onda corta (0.4-2.5 µm), del espectro electromagnético, situación que les permite caracterizar y diferenciar de manera más eficiente los objetos y fenómenos que se encuentran en ella.  El objetivo principal de este artículo es hacer una revisión del uso que se ha hecho de las HSI en el pasado (antes del año 2011) y las tendencias en el presente y hacia el futuro (después del año 2011), para el estudio de suelos, cultivos y bosques, considerando, para el segundo período, los avances en el uso de vehículos aéreos no tripulados y los efectos de la integración de los datos hiperespectrales con las tecnologías disruptivas, productos de la cuarta revolución industrial proclamada en el año 2011, en especial con los big data, internet de las cosas, minería de datos, computación en la nube e inteligencia artificial, buscando aportar al conocimiento de los beneficios de esa integración.
      PubDate: 2021-05-20
       
  • Evaluación de métodos de correcciones atmosféricas y sombreado
           

    • Authors: Cristopher Camargo Roa, Carlos Eduardo Pacheco Angulo, Roberto López Falcón
      Abstract: Se evaluaron visual y estadísticamente diversas correcciones atmosféricas y de sombreado topográfico aplicadas a una imagen satelital Landsat 8 OLI con el fin de encontrar la mejor combinación de ambas, para mejorar su calidad visual y con ello, posibilitar mejores análisis de interpretación y procesamientos digitales a posteriori. Los resultados para las primeras correcciones mostraron que la imagen con LaSCR resulta una buena opción, dado posiblemente a su consideración de los ángulos cenitales y azimutales de cada uno de los pixeles, en contraste a los otros métodos desarrollados (MODTRAN y QUAC), aunado a ello, su escogencia significa ahorro de tiempo en la ejecución de algún otro proceso de corrección de este tipo. En cuanto a las segundas correcciones, el método que mostró mejor resultado fue Minnaert al preservar mejor los valores de reflectancia y disminuir la desviación estándar con respecto a las imágenes con solo correcciones atmosféricas usadas como referencia de partida (excluyendo QUAC), lo que fue confirmado por la baja infraestimación o sobrestimación mostrada en el análisis visual. Finalmente, C-Correction aplicado sobre QUAC, denotó el peor resultado al presentar un elevado valor de media y una elevada varianza, por lo que hace a dicha combinación, descartable.
      PubDate: 2020-12-23
      DOI: 10.14483/23448407.17040
       
  • Red de infraestructura verde para Bogotá como apoyo al cumplimiento de
           los Objetivos de Desarrollo Sostenible

    • Authors: Erika Adriana García, Ana Lucia Sierra, Luz Angela Rocha Salamanca
      Abstract:  Las Naciones Unidas en el año 2016 presentó el documento sobre los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) cuya meta es el año 2030 reducir la inequidad global. En el marco del Objetivo de Desarrollo Sostenible 11 “ciudades y comunidades sostenibles” el objetivo de este trabajo es mostrar la importancia que tiene para la población y para el medio ambiente, tener espacios dentro de la ciudad donde haya un equilibrio entre infraestructura gris y la llamada infraestructura verde. En Bogotá este equilibrio es difícil de encontrar teniendo en cuenta que no ha sido planeada en función del medio ambiente. Este artículo presenta la metodología desarrollada para el diseño de una red de infraestructura verde en la ciudad, estableciendo cuatro componentes: agua, áreas de protección, espacios verdes y o recreativos y movilidad no motorizada y tomando como caso de estudio la Localidad Rafael Uribe Uribe. A partir de estos componentes se hace un análisis de la ausencia de cada uno de ellos y también los espacios verdes existentes. Posteriormente se incluyen nuevos elementos para tener mayor cobertura, generando un modelo que permita determinar las características de la red infraestructura verde a implementar en la localidad.
      PubDate: 2020-12-14
      DOI: 10.14483/23448407.17347
       
  • Clasificación supervisada contextual de Markov empleando imágenes
           multiespectrales LandSat 8 OLI y Sentinel 2A

    • Authors: Sergio Rojas, Javier Medina
      Abstract: El presente artículo está orientado a mostrar el desarrollo y los resultados de la implementación de un método contextual de clasificación supervisada en imágenes multiespectrales LandSat 8 OLI y Sentinel 2A a partir de la teoría de los Campos Aleatorios de Markov. Este método se implementó y desarrollado en el software MatLab empleando la herramienta Mapping Toolbox lo que permitió conservar el sistema de referencia espacial. Se emplearon como insumo recortes de las 5 bandas (Azul, Verde, Rojo, Infrarrojo Cercano e Infrarrojo Medio) de los dos sensores LandSat 8 y Sentinel 2A de los días 22 y 23 de diciembre del 2018 respectivamente sobre un área comprendida en municipios de Puerto López, San Carlos de Garagoa, y Villavicencio. Como resultado se obtuvieron dos mapas de clasificación con las 5 coberturas predominantes de la zona y un índice Kappa mayor a 0,5, el cual es mayor que el obtenido con los métodos de clasificación supervisada de KNN y Malahanobis - ERDAS validados en el proyecto.
      PubDate: 2020-12-14
      DOI: 10.14483/23448407.15269
       
 
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