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Oliva Cruz, Segundo Manuel
Yajahuanca Gaytán, Katharine Rosabel
2023-12-01T21:20:59Z
2023-12-01T21:20:59Z
2023
https://hdl.handle.net/20.500.14077/3518
El objetivo de esta investigación fue estimar la captura de carbono con redes neuronales artificiales en plantaciones de Pinus patula Schltdl. & cham. en Huancas, Chachapoyas, Perú. La metodología fue de tipo descriptivo, correlacional y de corte transversal, que consistió en la estimación de captura de carbono empleando la ecuación alométrica, para lo cual primero se estimó la biomasa empleando la siguiente ecuación B =0.6575*DAP1.1794 y posteriormente calcular el carbono mediante Ca = Ba * 0.5, logrando estimar que en promedio cada árbol de la plantación estudiada captura 27 kg/C, posteriormente para la estimación de carbono mediante redes neuronales artificiales (RNA) se procedió a la construcción de redes mediante el algoritmo backpropagation en donde se combinaron variables dasométricas e índices espectrales a fin de encontrar la red que mejor estime el carbono, resultando que la RNA construida con DAP y NDVI estima de mejor manera el carbono ya que obtiene R = 0.99 y un RQEM = 3.47; finalmente se realizó el análisis de sostenibilidad con proyección a 5 años para la venta de bonos de CO2 llegando a obtener un TIR = 387 %. Se concluye que las estimaciones de carbono con redes neuronales artificiales son mejores cuando se combinan variables espectrales y dasométricas; así mismo, la venta de bonos de CO2 es rentable y sostenible pues se obtienen altas ganancias económicas. (es_PE)
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Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas (es_PE)
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Machine learning (es_PE)
Teledetección (es_PE)
Modelamiento matemático (es_PE)
Sensores remotos (es_PE)
Manejo forestal (es_PE)
Estimación de carbono con redes neuronales artificiales en plantaciones de Pinus patula en Huancas – Chachapoyas. (es_PE)
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Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas. Escuela de Posgrado (es_PE)
Gestión para el Desarrollo Sustentable (es_PE)
Maestra en Gestión para el Desarrollo Sustentable (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.00.00 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro (es_PE)
05374749
https://orcid.org/0000-0002-9670-0970 (es_PE)
73435657
521807 (es_PE)
Millones Chanamé, Carlos Eduardo
Torres Mamani, Elena Victoria
Fernández Jeri, Armstrong Barnard
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Pública



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