PDF superior Visualización y procesamiento de imágenes satelitales

Visualización y procesamiento de imágenes satelitales

Visualización y procesamiento de imágenes satelitales

La herramienta que estamos desarrollando incorpora un conjunto de utilitarios de filtrado y realce de determinados aspectos de la imagen. Por ejemplo, para realzar la vegetación se utiliza la relación banda3-banda4. La Banda 3 (0.55 a 0.68 µ m, o rojo visible) registra la absorción de luz por la clorofila, mientras que la banda 4 (0.72 a 1.10 µ m o infrarojo cercano) registra la reflexión de luz solar por parte de las hojas de los árboles y plantas. La relación (B4- B3)/(B4+B3), entonces, elimina variaciones debidas a las diferencias por elevación solar (ángulo de iluminación) y es usada para medir la distribución de la vegetación en imágenes [Sabins87] (ver Fig. 3). Tipicamente, esta aproximación también combina datos de scans sucesivos para obtener el índice espectral de vegetación como función del tiempo. Otras relaciones han sido usados en imágenes para medir concentraciones de fitoplancton en el océano [Russ99].
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Generación de mapas temáticos a partir del procesamiento de imágenes satelitales

Generación de mapas temáticos a partir del procesamiento de imágenes satelitales

Hace una década el procesamiento digital de imágenes alcanzaba costos muy elevados y la infraestructura para realizarlo era sofisticada. Los conocimientos técnicos también tenían que ser elevados. Hoy en día las imágenes pueden ser procesadas con computadoras personales, con lo se amplia el uso potencial de las imágenes satelitales.

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Análisis de los efectos de la erupción del volcán Tungurahua a través del procesamiento e interpretación de imágenes satelitales, para tomar medidas de protección civil

Análisis de los efectos de la erupción del volcán Tungurahua a través del procesamiento e interpretación de imágenes satelitales, para tomar medidas de protección civil

La teledetección o también conocida como percepción remota, en la actualidad se ha convertido en una herramienta útil para recolectar información ya sea del clima, de océanos, de la atmósfera o incluso de vegetación saludable y entre otras aplicaciones fundamentales sin estar en contacto directo con el área de estudio, todo depende del satélite que se utilice para dichos análisis. Al analizar las erupciones registradas del volcán Tungurahua, se pudo interpretar los efectos de estas explosiones a través del procesamiento de imágenes satelitales, aplicando el índice de Vegetación de diferencia Normalizada (NDVI) y además la combinación de bandas espectrales RGB de Landsat, se pudo observar que las quebradas más afectadas de todo este periodo eruptivo desde 1999 al 2016 son quebrada Achupashal, quebrada Palma Urcu (de Juive), quebrada Mandur, donde descendieron lava y flujos piroclásticos.
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Procesamiento Inteligente de imágenes satelitales . Métodos avanzados y acelerados de segmentación y fusión de información

Procesamiento Inteligente de imágenes satelitales . Métodos avanzados y acelerados de segmentación y fusión de información

La creciente disponibilidad de grandes volúmenes de imágenes satelitales de diversas misiones y modalidades, constituye actualmente un catalizador para la realización de estudios a grandes escalas geográficas y temporales. Esto hace que sea posible la elaboración y contrastación de novedosos modelos e hipótesis en varios campos de aplicación (ecología, geología, agronomía, hidrología, medicina, climatología, etc.). En general, la información necesaria para el análisis de las imágenes de satélite no se encuentra en los píxeles en los que se divide la imagen, sino en los objetos significativos de la misma y en sus relaciones mutuas. Es común que aplicaciones basadas en datos procedentes de teledetección todavía utilicen los conceptos básicos de procesamiento de las imágenes desarrollados a principios de los años setenta (González & Woods, 2008; Russ, 2012), realizándose la clasificación de los píxeles de manera individual en un espacio multi- dimensional. Es decir, el contexto espacial juega un papel modesto en los análisis basados en píxeles individuales.
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Procesamiento de imágenes satelitales para generación de productos en entorno automatizado

Procesamiento de imágenes satelitales para generación de productos en entorno automatizado

La gran cantidad de imágenes satelitales con la que se dispone hoy en día requiere de un procesamiento eficiente para obtener el mayor rédito posible de los datos que éstas brindan. La ingeniería del software permite desarrollar sistemas robustos y fi- ables que implementen una automatización de dicho procesamiento. En este trabajo se estudiaron los Estándares de Ingeniería del Software de la Agencia Espacial Euro- pea con el fin de aplicarlos en el desarrollo de un sistema automatizado de detección de deforestaciones. Se llevaron a cabo las distintas fases definidas por los estándares mencionados, generando la documentación requerida para cada una de ellas. Se imple- mentó una unidad para la detección de cambios sobre NDVIs de imágenes Landsat 5 - TM, la cual permite obtener máscaras de áreas deforestadas de una misma zona, entre dos fechas diferentes. Los resultados de la aplicación de estos estándares muestran que son extremadamente útiles para llevar adelante proyectos de software de este tipo.
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Procesamiento, interpretación y análisis de imágenes satelitales en la banda de los 400 a 700 nanómetros para aplicaciones de percepción remota

Procesamiento, interpretación y análisis de imágenes satelitales en la banda de los 400 a 700 nanómetros para aplicaciones de percepción remota

Teniendo como base los conceptos mencionados en los capítulos anteriores: que van desde la definición del concepto de percepción remota, los elementos que intervienen en el proceso de la captación de las imágenes y el tipo de análisis que se lleva a cabo sobre ellas; dirigiendo este conocimiento al tratamiento de imágenes satelitales de cuatro entidades federativas del territorio nacional: Jalisco, Puebla, Michoacán y Sinaloa; las cuales serán sometidas a un pre-procesamiento con el fin de restaurar algunas características generadas por la toma del sensor, poder realizar una clasificación supervisada tomando como referencia principal la coloración del pixel para una pronta identificación de las zonas con agricultura de temporal.
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Generación de mapas personalizados a partir del procesamiento de imágenes satelitales.

Generación de mapas personalizados a partir del procesamiento de imágenes satelitales.

Existen áreas de aplicación que todavía no han aprovechado suficientemente las virtudes de las imágenes satelitales .Una imagen satelital contiene un gran volumen de información que no puede ser reconocida inmediatamente, pero que puede resaltarse mediante la utilización de técnicas de procesamiento de imágenes adecuadas. A continuación se describe una herramienta que permite generar mapas personalizados a partir del reconocimiento y extracción de características geográficas que contienen las imágenes satelitales (ciudades, ríos, lagos, lagunas, rutas, lotes, etc). Estos mapas se caracterizan por contener varios niveles de información. Cada nivel o capa de información contendrá un tipo específico de datos. La herramienta permite al usuario crear el mapa de acuerdo a sus necesidades, dándole la opción de incorporar la cantidad de detalles que él crea necesario dentro de una variedad disponible. Así, un mapa personalizado permite considerar solo los datos de interés, despreciando aquellos que no sean necesarios. Los mapas pueden enriquecerse ya sea incorporando nuevos tipos de información como así también nuevas imágenes. Cabe destacar la posibilidad de incorporar imágenes satelitales de una misma zona correspondientes a diferentes fechas, lo que posibilita el estudio de la evolución de los datos a través del tiempo.
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Desarrollo de una plataforma web para el procesamiento digital de imágenes satelitales enfocada al estudio del hidroclima

Desarrollo de una plataforma web para el procesamiento digital de imágenes satelitales enfocada al estudio del hidroclima

La Cordillera de los Andes ocupa un papel fundamental en la configuraci´ on de la climatolog´ıa e hidrolog´ıa del oeste de Sudam´ erica, donde habitan mas de 15 mi- llones de personas. Actualmente en la regi´ on existen una gran cantidad de sat´ elites de observaci´ on terrestre colectando una enorme cantidad de informaci´ on de diversa ´ındole en la regi´ on. Por otra parte, las mejoras en las capacidades de procesamiento de los ordenadores modernos permiten realizar an´ alisis autom´ aticos de estos gran- des vol´ umenes de datos, siempre y cuando se posean conocimientos avanzados en herramientas de desarrollo y manejo de informaci´ on espacial. Esto condiciona el tipo y nivel de detalle de los an´ alisis que se podr´ıan realizar tanto a nivel cient´ıfico- acad´ emico como por las instituciones encargadas del manejo de los recursos naturales en distintos sectores de la Cordillera. Conociendo las posibles restricciones t´ ecnicas y operativas que plantea el procesamiento de grandes bases de datos de informa- ci´ on satelital, se desarroll´ o una plataforma web para el procesamiento autom´ atico de im´ agenes satelitales MODIS Terra & Aqua de resoluci´ on diaria que permite conocer distintas variables hidroclim´ aticas aplicables en estudios hidrol´ ogicos, de uso de la tierra, cambio clim´ atico, etc. Esta plataforma permite obtener, de una manera sim- ple y accesible, mapas y series de tiempo de distintas variables (cobertura de nieve y nubes, y temperatura de suelo) para toda la cordillera de Argentina y Chile. La informaci´ on generada tiene una gran cantidad de aplicaciones y usuarios potenciales, tanto en el ´ ambito cient´ıfico-acad´ emico como para tomadores de decisiones, para un mejor manejo de los recursos naturales en la Cordillera de los Andes.
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Procesamiento de imágenes satelitales a fin de determinar orientaciones de minerales de hierro en rocas basálticas en la zona de Río Negro

Procesamiento de imágenes satelitales a fin de determinar orientaciones de minerales de hierro en rocas basálticas en la zona de Río Negro

El procesamiento de imágenes ALOS/PALSAR de alta resolución se llevó a cabo mediante técnicas sencillas de filtrado y clasificación, siendo imágenes obtenidas en banda L, con características similares a las que se obtendrán con el satélite SAOCOM. Cabe acotar que el trabajo se realizó en el marco del Anuncio de Oportunidad para el desarrollo de Aplicaciones y Puesta a Punto de Metodologías Utilizando Imágenes SAR banda L Polarimétricas de la Misión SAOCOM de CONAE.

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Protocolo de procesamiento de imágenes satelitales para el entrenamiento y prueba de una red neuronal de predicción de daño ecológico por extracción ilegal de minerales dentro del marco de celebración de los 100 años de la Fuerza Aérea Colombiana

Protocolo de procesamiento de imágenes satelitales para el entrenamiento y prueba de una red neuronal de predicción de daño ecológico por extracción ilegal de minerales dentro del marco de celebración de los 100 años de la Fuerza Aérea Colombiana

Bajo este movimiento global la importancia de la predicción toma un rol protagónico, al facilitar la construcción de posibles escenarios futuros que adviertan situaciones desfavorables para el ambiente, convirtiéndose en insumos importantes para la planificación de los recursos presentes y así enfrentar los futuros paradigmas ambientales de manera acertada, lo cual sumado a tecnologías y técnicas de inteligencia computacional proporcionan un potencial campo de acción que para efectos de la presente investigación se enfoca en la predicción del daño ecológico consecuencia de la explotación ilegal de minerales a cielo abierto, integrando así información geográfica, imágenes satelitales y geomática, con modelos numéricos, técnicas de análisis multitemporal, heurística computacional y soft computing facilitando la identificación y análisis de comportamientos futuros, con el fin de activar diversos mecanismo gubernamentales, locales y corporativos que permitan la puesta en marcha de adecuados programas de reacción frente a estos desafíos medioambientales.
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Procesamiento de Imágenes Satelitales Utilizando PDICalc

Procesamiento de Imágenes Satelitales Utilizando PDICalc

En trabajos anteriores presentamos el sistema PDICalc , el cual es una planilla de c¶alculo que permite manejar im¶agenes como si fuesen celdas de una planilla de c¶alculo usual. Esta manera de organizar el procesamiento permite acceder a cada uno de los pasos involucrados, y modi¯car los par¶ametros necesarios individualmente sin tener que repetir todo el proceso. Tambi¶en permite la reutilizaci¶on de una secuencia de procesos o de sus partes en cualquier otra imagen, aplicar la misma secuencia en paralelo a varias im¶agenes, y guardar las sesiones intermedias, entre otras ventajas [2, 3, 4].
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Actualización y mejora de sistema de visualización y búsqueda de publicaciones científicas

Actualización y mejora de sistema de visualización y búsqueda de publicaciones científicas

Esto es una comunicación unidireccional como se muestra en la imagen 11: Diagrama de los módulos de la aplicación. Debido a esto, para obtener la información generada por el módulo de procesamiento ha de solicitar dicha información al módulo de persistencia. Otro problema es que el módulo de procesamiento dispone de una API creada en Java para la conexión con el módulo de persistencia, ahora bien, esta API no puede ser llamada por el módulo de visualización al no poder recibir la información del mismo. Esto lleva a la descentralización del módulo de persistencia y repetición de código al tener las mismas llamadas, pero en diferentes lenguajes.
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Estudio multitemporal de la deforestación en el bosque municipal de San Sebastián de Mariquita Tolima, usando imágenes satelitales landsat 5, 7 y 8

Estudio multitemporal de la deforestación en el bosque municipal de San Sebastián de Mariquita Tolima, usando imágenes satelitales landsat 5, 7 y 8

Fue lanzado en abril de 1999 con un nuevo sensor denominado ETM+ (Enhanced Thematic Mapper Plus). Una imagen landsat 7 ETM+ está compuesta por 8 bandas espectrales que pueden ser combinadas de distintas formas para obtener variadas composiciones de color u opciones de procesamiento. Entre las principales mejoras técnicas respecto de su antecesor, el Landsat 5, se destaca el añadido de una banda espectral pancromática con resolución espacial de 15 m. También cuenta con mejoras en las características geométricas y radiométricas y una mayor resolución espacial de la banda térmica para 60 m. Permite trabajar aplicaciones directas hasta una escala de 1:25000, principalmente en áreas rurales o de grandes extensiones. (Martínez, 2005)
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Análisis del cambio de uso en el Bloque Ishpingo,  Tiputini (ITT) de la Amazonía Ecuatoriana.

Análisis del cambio de uso en el Bloque Ishpingo, Tiputini (ITT) de la Amazonía Ecuatoriana.

La Región Amazónica del Ecuador (RAE), alberga una gran variedad de biodiversidad y ecosistemas denominada “Hot Spot”, siendo reconocida Internacionalmente por presentar fauna y flora única en el mundo. Dentro de la RAE, está el Parque Nacional Yasuní (PNY), que es una Reserva de Biosfera reconocida por la UNESCO en 1989, de superficie de 1.022.736 ha , situada en las subcuencas de los ríos: Tiputini, Yasuní, Nashiño, Cononaco y Curaray pertenecientes al río Napo. La zona de estudio es el Bloque ITT (Ishpingo, Tambococha y Tiputini), localizado en el cantón Aguarico, Provincia de Orellana que esta superpuesta sobre el PNY, tiene un área de 179.449,53 ha. Los campos Ishpingo y Tambococha se encuentran dentro del PNY, mientras que Tiputini está fuera de él. El objetivo de esta investigación es analizar la multitemporalidad del cambio de uso de suelo en el Bloque ITT de la Amazonía Ecuatoriana. Para el proceso metodológico se utilizó sensores remotos, programas de Sistemas de Información Geográfica: ARCGIS 10.7 y PCI Geomatics para el procesamiento y clasificación de imágenes satelitales. Los cambios de uso de suelo en el Bloque ITT de los tres períodos demostraron que la cobertura boscosa disminuyó en 24,23%, en suelos, infraestructura y cultivos aumentó respectivamente en: 0,22% , 0,23% y 0,448%. La tasa de cambio de uso de suelo más significativa en el Bloque ITT en el período 2001 – 2017 son las clases de: Suelo desnudo con 9,01% (10.640,82 ha) y cultivo con 7,27% (591,29%).
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Análisis dinámico multitemporal del río Piura aplicando teledetección, en el distrito de Piura, provincia de Piura, departamento de Piura

Análisis dinámico multitemporal del río Piura aplicando teledetección, en el distrito de Piura, provincia de Piura, departamento de Piura

El presente trabajo de investigación titulado: “Análisis dinámico multitemporal del río Piura aplicando teledetección, en el distrito de Piura, provincia de Piura, departamento de Piura”, tuvo como objetivo identificar mediante la teledetección, el Índice diferencial de Agua Normalizado y la técnica de análisis multitemporal el área que llegó a cubrir el agua en los márgenes del río Piura, entre las coordenadas UTM- WGS84-17S Este: 538419.975m Este: 546129.975m y Norte: 9429286.962m – Norte: 9436287.665m. Utilizando 2 imágenes satelitales del sensor Landsat 5 TM, 8 imágenes satelitales del sensor Landsat 7 ETM y 2 imágenes satelitales del sensor Sentinel 2, que se obtuvieron del servidor EarthExplorer y el software QGIS 2.18.18, calculando el Índice Diferencial de Agua Normalizado (NDWI) con las bandas Green (verde) y NIR (infrarrojo cercano) se obtuvo valores numéricos en los cuerpos de agua y aplicando algoritmos en el procesamiento digital para reclasificarlos y categorizarlos, obteniendo valores calculados de la superficie de agua dentro de la zona de estudio entre los años 1997 y 2017. De acuerdo a los objetivos, los resultados obtenidos demostraron que aplicando la teledetección y la técnica de análisis multitemporal son efectivos para el cálculos del área que llego a cubrir el agua en los márgenes del río Piura, obteniendo como resultado un área mínima de 39.776 ha y un área máxima de 134.054 ha. Se validó con la prueba estadística de “Chi Cuadrado” con una exactitud de 95%, calculando un valor Chi Cuadrado de
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Clasificación y segmentación interactivas en imágenes satelitales

Clasificación y segmentación interactivas en imágenes satelitales

El procesamiento de im¶agenes implica la manipulaci¶on e interpretaci¶on de im¶agenes digi- tales por medios computacionales [2, 3]. La aplicaci¶on de esta t¶ecnica al sensado remoto comenz¶o hace unos treinta a~ nos, utilizando datos e im¶agenes a¶ereas digitalizadas usando scaners multiespectrales [4, 5]. En la actualidad, una PC est¶andar con su¯ciente veloci- dad de procesamiento, cantidad de memoria y capacidad de disco puede procesar f¶acilmente im¶agenes satelitales de muchos de los sat¶elites orientados al estudio civil de recursos de tierra [1]. En este proyecto se busca crear una herramienta computacional para el procesamiento de im¶agenes satelitales, espec¶³¯camente la clasi¯caci¶on y segmentaci¶on, con el prop¶osito de facilitar su uso y comprensi¶on en diversas ramas de la investigaci¶on cient¶³¯ca. Dicha he- rramienta est¶a en condiciones de adquirir las im¶agenes en el formato original del Landsat-5 provistas por la CONAE, o en formato ERDAS, procesar las bandas espectrales de manera de obtener una imagen visualmente adecuada para prop¶ositos espec¶³¯cos, aplicar a las mis- mas correcciones de diverso tipo, y luego el usuario puede segmentar interactivamente las zonas de inter¶es por medio de diversos estimadores.
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Clasificación automática de cubiertas terrestres en imágenes satelitales

Clasificación automática de cubiertas terrestres en imágenes satelitales

Finalmente la comparación de los resultados de los clasificadores con respecto a NDVI demostró sus resultados proveen una gran cantidad de falsos positivos, concluyendo que K-Means y NDVI pueden ser utilizados complementariamente; un análisis de NDVI posterior a la clasificación permitiría mayor precisión en la clasificación de superficies con vegetación dado que este no identifica otras cubiertas. Como resultado de este trabajo, se desarrolló una herramienta de software que permite clasificar automáticamente imágenes Landsat 5 y 7 y que, además de proveer alternativas de visualización de cubiertas clasificadas, permite la extracción de información de cada clúster, como los centroides, área ocupada, entre otros. La herramienta puede ser extendida mediante la implementación de algoritmos que no requieran la participación del usuario en la selección de los centroides iniciales.
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Uso de sistemas de gestión de bases de datos paralelas para la visualización científica

Uso de sistemas de gestión de bases de datos paralelas para la visualización científica

Lo anterior ha provocado que se realicen investigaciones con el objetivo de encontrar nuevos  métodos   que   permitan   aumentar   la   capacidad   de   procesamiento   de   información.   La  visualización   científica   emerge   como   una   representación   novedosa,   que   permite   detallar  dinámicamente las principales características de los datos, así como experimentar con lo no  observable   para   transmitir   ideas   tanto   abstractas   como   concretas,   permitiendo   así   enseñar,  organizar y simular objetos y situaciones que serían imposible de lograr utilizando métodos  estadísticos (Yurcik, 2007). Como la cantidad de información que se necesita visualizar es  considerable en la mayoría de los casos, es de vital importancia que el almacenamiento se  realice   de   forma   eficiente.   Tradicionalmente   para   gestionar   los   datos   utilizados   en   la  visualización científica se han destacado dos vertientes, los formatos de datos específicos y las  bases de datos científicas.
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El big data en la ciberdefensa y la ciberseguridad nacional versus el derecho a la privacidad del ciudadano colombiano

El big data en la ciberdefensa y la ciberseguridad nacional versus el derecho a la privacidad del ciudadano colombiano

La infraestructura big data frente al procesamiento de imágenes se ha aplicado progresivamente; pese a ello, esta herramienta le ha dado un aporte sustancial a la recolección de datos frente a la defensa y seguridad nacional, a través de la detección de movimientos y la detención en espacios no permitidos o en zonas de exclusión. Esta infraestructura implica el desarrollo de varias acciones: vigilan- cia de infraestructuras críticas, reconocimientos faciales en zonas determinadas, seguimiento y reconocimiento de objetivos, reconocimiento de comportamientos sospechosos en sitios públicos, identificación de actividades económicas o en zonas de conflicto, identificación de objetos abandonados, sospechosos, IED, etc. En el ámbito militar, estas herramientas tienen gran relevancia y utilidad, parti- cularmente frente a los distintos sistemas existentes y desplegados. Entre los más importantes se pueden mencionar: herramientas de visualización, seguimiento de objetivos (ISTAR), herramientas de visualización del estado operacional de campo de batalla, herramientas de ayuda en torno a decisiones de carácter militar, etc. (Carrillo et al., 2013, p. 101).
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DETERMINACIÓN DE ZONAS CON MAYOR ESTABILIDAD AMBIENTAL EN EL COMPLEJO DE PÁRAMOS GUANTIVA LA RUSIA MEDIANTE ÍNDICES ESPECTRALES

DETERMINACIÓN DE ZONAS CON MAYOR ESTABILIDAD AMBIENTAL EN EL COMPLEJO DE PÁRAMOS GUANTIVA LA RUSIA MEDIANTE ÍNDICES ESPECTRALES

El procesamiento de imágenes satelitales para determinar zonas con mayor estabilidad ambiental mediante índices espectrales, permite actualizar la información cartográfica de la zona de estudio, ya que a futuro se podrá utilizar esta cartografía para múltiples investigaciones relacionados con la protección, recuperación y conservación de biomas. Por lo anterior, junto con el grupo de Percepción Remota del CIAF, se realizará el procesamiento de imágenes satelitales para posteriormente aplicar una técnica basada en el método de análisis de sistemas dinámicos denominada “análisis de varianza media”, donde se analizan las condiciones de las coberturas vegetales mediante los datos estadísticos arrojados por el índice espectral para determinar los biomas con mayor estabilidad ambiental del complejo de páramos Guantiva la Rusia, así mismo, este documento ilustra el enfoque de estudio hacia la salud ecosistémica del complejo de páramos bajo el análisis y modelamiento espacial de los índices espectrales. Palabras clave: Estabilidad ambiental, índices espectrales, imágenes satelitales, salud ecosistémica, biomas.
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