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    <title>Análisis de la deforestación en el periodo 2006-2018, del distrito Daniel Alomía Robles - Huánuco</title>
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    <namePart>Elver, Chahua Melgar</namePart>
    <namePart type="date">1994-</namePart>
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    <namePart>Quispe Janampa, David Prudencio</namePart>
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      <roleTerm type="text">asesor</roleTerm>
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    <namePart>Universidad Nacional Agraria de la Selva (Tingo María)</namePart>
    <namePart>Facultad de Recursos Naturales Renovables</namePart>
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    <dateIssued encoding="marc">2019</dateIssued>
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    <extent>[11], 58 hojas : ilustraciones (color), gráficos (color), fórmulas (blanco y negro), cuadros (blanco y negro), mapas (color) ; 30 cm + 1 CD-ROM</extent>
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  <abstract>"El trabajo de investigación se desarrolló en el distrito Daniel Alomía Robles, provincia Leoncio Prado y región Huánuco. Se realizó un análisis de la deforestación durante el período 2006 – 2018 mediante una clasificación supervisada de imágenes satelitales Sentinel 2A, Landsat 5 TM y Landsat 8. Los objetivos fueron: calcular la superficie deforestada al año 2018, estimar la tasa de deforestación anual en los periodos 2006 - 2010, 2010 - 2014 y 2014 – 2018 e indicar la exactitud temática del mapa de deforestación al 2018. Como resultado se determinó que la superficie deforestada al 2018 es de 8,366.33 ha, lo que representa el 54.91% del total del distrito, mientras que la cobertura boscosa alcanzó 6,056.91 ha. La mayor tasa anual de deforestación fue en el periodo 2014 – 2018 con una pérdida de cobertura forestal de 176.8 ha/año, seguido del periodo 2006 – 2010 con 140.4 ha/año y finalmente 2010 – 2014 con 39.78 ha/año. Asimismo, respecto a la exactitud temática del mapa de deforestación al 2018 de acuerdo al Protocolo propuesto por el MINAM, se consiguió una exactitud global y un valor de Kappa de 87.8% y 0.75 respectivamente y para la validación con imagen SPOT 6 y para la validación en campo la exactitud global fue 89.5% con un valor de Kappa de 0.78. Para ambos casos el grado de concordancia es considerable."--Hoja[11].
</abstract>
  <tableOfContents>Introducción -- Revisión de Literatura : Bosque. Deforestación. Causas de la deforestación. Teledetección. Imágenes satelitales. Misiones espaciales de observación de la tierra. Tratamiento de imágenes satelitales multitemporales. Clasificación digital. Revalidación de datos. Antecedentes -- Materiales y Métodos -- Resultados : Superficie deforestada al 2018 en el distrito Daniel Alomía Robles. Tasas de deforestación 2006 - 2010, 2010 - 2014 y 2014 - 2018. Exactitud temática del mapa de deforestación al 2018 -- Discusión -- Conclusiones -- Recomendaciones -- Abstract -- Referencias Bibliográficas -- Anexos.</tableOfContents>
  <targetAudience>Material monográfico para estudiantes universitarios, docentes e investigadores. PE-TmUNAS</targetAudience>
  <targetAudience authority="marctarget">specialized</targetAudience>
  <note type="statement of responsibility">presentado por Elver Chahua Melgar ; [asesor: David P. Quispe Janampa]</note>
  <note>Incluye "Registro de Tesis".</note>
  <note>Incluye "Acta de Sustentación de Tesis" con fecha 02 de octubre del 2019.</note>
  <note>En la tapa se consigna el año de edición 2019.</note>
  <note>Tesis (Ingeniería)--Universidad Nacional Agraria de la Selva, Facultad de Recursos Naturales Renovables, 2019.</note>
  <note>Literatura citada: [43]-46. 30</note>
  <note>Ingeniería Forestal</note>
  <note>En español.</note>
  <subject>
    <topic>Deforestación</topic>
    <geographic>Huánuco</geographic>
    <geographic>Perú</geographic>
  </subject>
  <subject>
    <topic>Análisis de la deforestación</topic>
    <geographic>Huánuco</geographic>
    <geographic>Perú</geographic>
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    <topic>Bosques de producción permanente</topic>
    <geographic>Huánuco</geographic>
    <geographic>Perú</geographic>
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  <classification authority="ddc" edition="22">333.758522</classification>
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    <recordContentSource authority="marcorg">Biblioteca Central de la Universidad Nacional Agraria de la Selva</recordContentSource>
    <recordCreationDate encoding="marc">220214</recordCreationDate>
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