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dc.contributor.advisorFlores Velásquez, Edelfrees_PE
dc.contributor.authorHuanco Ramos, Fideles_PE
dc.date.accessioned2021-12-08T20:49:20Z
dc.date.available2021-12-08T20:49:20Z
dc.date.issued2020-01-03
dc.identifier.urihttp://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/17240
dc.description.abstractEl presente trabajo de investigación se desarrolló en la Región Puno, cuyo objetivo es identificar las zonas de minería ilegal, utilizando el procesamiento de imágenes satelitales en la región Puno. La minería ilegal en zonas prohibidas y la minería informal en proceso de legalización, se traduce en la peor devastación a los ecosistemas y la salud pública, ello podemos observar por la creciente contaminación ambiental, la deforestación a gran escala, el ecocidio y el cambio climático. Situaciones que preocupan a la humanidad y a los gobiernos nacionales y subnacionales. En el presente trabajo identificamos las zonas con presencia de minería ilegal e informal utilizando teledetección y análisis espacial de las imágenes de Landsat 8 de la Región Puno – Perú de los años 2010-2018. Las bandas de las imágenes se analizan y combinan mediante un algoritmo de Machine Learning personalizado, implementado en Python en la plataforma QGIS (Quantum GIS). Para las zonas con densa vegetación mediante la variación del índice normalizado de vegetación y para las zonas áridas o con poca vegetación, mediante el falso color o la combinación de las bandas: 4, 6 y 7. Los resultados de este análisis se traducen en mapas geográficos y ubicaciones de la minería desarrollada en zonas prohibidas (minería ilegal) o con impacto negativo en zonas permitidas (minería formal e informal), al visualizar el incremento constante de la actividad minera en los mapas, podemos concluir que los daños ocasionados al medio ambiente, al ecosistema y a lo económico provienen de esas actividades extractivas.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucionales_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.eses_PE
dc.sourceUniversidad Nacional del Altiplanoes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UNAPes_PE
dc.subjectInteligencia Artificiales_PE
dc.subjectIdentificación de zonas de minería informal basada en procesamiento de imágenes satelitales de la Región Punoes_PE
dc.titleIdentificación de zonas de minería informal basada en procesamiento de imágenes satelitales de la Región Punoes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_PE
thesis.degree.nameMagister Scientiae en Ingeniería de Sistemases_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional del Altiplano. Escuela de Posgradoes_PE
thesis.degree.levelMaestríaes_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-6234-9345es_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/nivel#maestroes_PE
renati.discipline612087es_PE
renati.jurorSuarez López, Mario Antonioes_PE
renati.jurorSosa Maydana, Carlos Borises_PE
renati.jurorIngaluque Arapa, Marga Isabeles_PE
renati.author.dni41096184
renati.advisor.dni1308859


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