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dc.contributor.advisorAlarcón Aguirre, Gabrieles_PE
dc.contributor.authorVargas Quispe, Rosa Saraies_PE
dc.contributor.authorNavarro Perez, Daniel Ernestoes_PE
dc.date.accessioned2026-08-27T17:02:18Z
dc.date.available2026-08-27T17:02:18Z
dc.date.issued2026-08-25
dc.identifier.other004-2-3-231es_PE
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14070/1591
dc.description.abstractLa vegetación forestal y su estructura determinan, en buena medida, cuánto carbono es capaz de almacenar un bosque. Este vínculo cobra particular relevancia en la Amazonía, donde la deforestación avanza a un ritmo que la sitúa entre las regiones más afectadas del planeta. Con ese contexto como punto de partida, la presente investigación se propuso caracterizar la estructura de la vegetación en una plantación de Tectona grandis L. correspondiente al año 2022, combinando para ello información de Sentinel-1, Sentinel-2, SRTM y los datos LiDAR generados por la misión GEDI (niveles L2A y L4B). Todo el procesamiento se ejecutó dentro de Google Earth Engine, plataforma que hizo posible manejar de forma eficiente el volumen y la variedad de datos provenientes de distintos sensores y momentos temporales necesarios para extender los resultados al conjunto de la plantación. La combinación entre Sentinel y GEDI no es casual: ambos sistemas fueron pensados para complementarse, lo que en la práctica facilita reconocer qué zonas deberían priorizarse en términos de conservación. Los resultados muestran que la altura del dosel en la plantación varía entre 5 y 33,70 m, siendo RH95 la métrica que mejor capturó ese comportamiento. Al fusionar las distintas fuentes mediante Random Forest, el modelo de altura logró explicar el 80,30% de la variabilidad (R²). Para la densidad de biomasa, en cambio, el ajuste fue algo menor (R² = 74,10%), con diferencias notables entre la mediana y el total estimado a partir de los datos de campo.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional Amazónica de Madre de Dioses_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UNAMADes_PE
dc.sourceUniversidad Nacional Amazónica de Madre de Dios - UNAMADes_PE
dc.subjectPlantaciónes_PE
dc.subjectSentineles_PE
dc.subjectCombinación de imágeneses_PE
dc.subjectAltura del doseles_PE
dc.subjectDensidad de biomasaes_PE
dc.titleEvaluación de la precisión de datos de GEDI para la altura del dosel y estimación de biomasa aérea en una plantación Tectona grandis L. en la Amazonía de Madre de Dioses_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.nameIngeniero Forestal y Medio Ambientees_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Amazónica de Madre de Dios. Facultad de Ingenieríaes_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería Forestal y Medio Ambientees_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.04es_PE
renati.author.dni47834937
renati.author.dni45598205
dc.publisher.countryPEes_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-1135-5718es_PE
renati.advisor.dni27749712
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesionales_PE
renati.discipline82104573es_PE
renati.jurorPeña Valdeiglesias, Joeles_PE
renati.jurorMiro Agurto, Jimmy Jeaninees_PE
renati.jurorPareja Auquipata, Víctores_PE
renati.jurorGarate Quispe, Jorge Santiagoes_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_PE


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