TY  - BOOK
AU  - Joel, Valdivia Faviàn,
AU  - Chuquilin Bustamante, Edilberto,
ED  - Universidad Nacional Agraria de la Selva (Tingo María).
TI  - Índices de vegetación para la estimación de biomasa arbórea en sistemas agrosilvícolas de fincas en Zihuateutla, Puebla, México
U1  - 333.9539 22
PY  - 2020///
CY  - Tingo María, Perú
PB  - Universidad Nacional Agraria de la Selva, Facultad de Recursos Naturales Renovables
KW  - Indice de vegetación
KW  - Composición arbórea
KW  - Huánuco
KW  - Perú
KW  - Sistema Agroforestal
N1  - Incluye "Acta de Sustentación de Tesis" con fecha 05 de marzo del 2020; Incluye "Registro de Tesis"; Tesis (Ingeniería)--Universidad Nacional Agraria de la Selva, Facultad de Recursos Naturales Renovables, 2020; Literatura citada: [38]-45; 46; Introducción -- Revisión de Literatura : Biomasa y carbono almacenado. Ciclo de carbono. Estimación de biomasa aérea. Ecuaciones alométricas. Estimación de carbono. Imágenes Sentinel 2. Índices de vegetación -- Materiales y Métodos -- Resultados : Contenido de biomasa arbórea y carbono en sistemas agrosilvícolas a través de ecuaciones alométricas. Cálculo de índices de vegetación. Del modelo matemático mediante la correlación entre los índices de vegetación y los datos de biomasa arbórea. Biomasa y carbono estimado usando la ecuación de valores NDVI -- Discusión -- Conclusiones -- Recomendaciones -- Abstract -- Referencias Bibliográficas -- Anexos; Material monográfico para estudiantes universitarios, docentes e investigadores; PE-TmUNAS; Ingeniería Forestal
N2  - "El estudio se realizó con el objetivo de evaluar los índices de vegetación para la estimación de biomasa arbórea en sistemas agrosilvícolas de fincas en Zihuateutla, Puebla, México. El trabajo inicio con la ubicación de 20 parcelas pre-establecidas, las cuales estaban distribuidas en 6 fincas agrosilvícolas, en cada parcela usando la tecnología Field Map se geo- posicionaron todos los individuos (café y arboles) obteniendo sus coordenadas, asimismo, se evaluaron sus variables dasométricas, las cuales fueron necesarias para la estimación de biomasa usando ecuaciones alométricas. Por otro lado, usando datos de la imagen satelital Sentinel 2 del mes de febrero de 2019 se generaron cuatro índices de vegetación (NDVI, SAVI, EVI, RVI) que fueron correlacionados con los datos de biomasa obtenidos en campo demostrando que sí existe relación entre las variables índices de vegetación y biomasa, siendo el Índice de Vegetación Mejorado (EVI) quien presentó mayor correlación de Spearman (rho=-0.53). Posteriormente se obtuvo el coeficiente de determinación (R2), todo esto con finalidad de obtener una ecuación que permita estimar biomasa a partir de valores de pixel del índice de vegetación, dando como resultado que el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) es el que mejor estima los datos de biomasa usando una ecuación polinómica con un R2=0.6618."--Hoja [12]
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