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Title: Modelamiento matemático y uso de S.I.G para la estimación de la reducción del volumen de agua en la Laguna Aricota, Región Tacna
Advisor(s): Tejada Cabanillas, Adán Almircar
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00
Issue Date: 2022
Institution: Universidad Nacional del Callao
Abstract: En el presente trabajo de investigación, se desarrolló una metodología que combina la aplicación de un modelamiento matemático y el uso de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) para la estimación de la reducción del volumen de agua en la laguna Aricota, región Tacna. Se planteó la metodología basada en tres aspectos: la primera, recopilación y procesamiento de las imágenes satelitales provenientes del consorcio espacial LANDSAT; segundo, el procesamiento estadístico de las imágenes y el análisis de datos obtenidos; y tercero, el análisis multiespectral y multitemporal de las imágenes satelitales para la determinación del volumen de agua de la laguna. Haciendo uso del análisis de regresión lineal simple, se determinó la reducción del volumen de la laguna de Aricota. Del análisis multitemporal, se logró determinar que la línea de tendencia de la reducción del volumen de la laguna es de 7.9 Hm3/año, presentando un coeficiente de determinación de R2 = 0.49, determinando así que la laguna presenta una notable reducción. Del análisis multiespectral, obtuvimos que el índice de Kappa fluctuó entre valores de 0.76 y 0.95, que según la tabla de los valores de Kappa nos indica que la metodología es altamente confiable. De las conclusiones, se evidenció que existe una correlación alta entre los parámetros morfométricos y la reducción de la laguna, ya que se determinó un grado de significancia de p<0.05.
Discipline: Doctorado en Ingeniería Eléctrica
Grade or title grantor: Universidad Nacional del Callao. Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Grade or title: Doctor en Ingeniería Eléctrica
Juror: Rubiños Jiménez, Santiago Linder; Benites Saravia, Nicanor Raúl; Damas Niño, Marcelo Nemesio
Register date: 8-Feb-2023; 8-Feb-2023



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