Título :	Análisis espacio temporal de la cobertura forestal empleando imágenes Sar y Ópticas a través de la plataforma Google Earth Engine.
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Calderón Montoya, Oscar Guillermo, Autor ; Córdoba Bravo, Cristhian Andrés, Autor ; Correa Ortiz, Luis Carlos, Asesor
Editorial:	Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales*
Fecha de publicación:	2023
Colección:
Subcolección:	Especialización en Sistema de Información Geográfica
Palabras clave:	Deforestación - Amazonas  Sistemas de Información geográfica (SIG)
Resumen:	El presente trabajo muestra el empleo de los catálogos de datos de Sentinel – 1 (radar) y Landsat 8 (óptica) disponibles en la plataforma de Google Earth Engine (GEE), los cuales se usaron para el monitoreo y cuantificación de áreas deforestadas en la cuenca del rio Nocaimani; a partir de la combinación de estos con el algoritmo de random forest (RF). En donde la interpretación de la retrodispersión en los datos de radar producía confusión se identificaban con mayor facilidad con las imágenes ópticas y viceversa, tales como agua abierta y la vegetación inundada. Como resultado se obtuvo la identificación del momento de la afectación en septiembre de 2020 y la cuantificación del área afectada hasta agosto de 2021..
En línea:	https://ridum.umanizales.edu.co/handle/20.500.12746/6620
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Análisis espacio temporal de la cobertura forestal empleando imágenes Sar y Ópticas a través de la plataforma Google Earth Engine. [documento electrónico] / Calderón Montoya, Oscar Guillermo, Autor ; Córdoba Bravo, Cristhian Andrés, Autor ; Correa Ortiz, Luis Carlos, Asesor . - Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales*, 2023. - (RiDUM - Trabajos de Grado Especializaciones. Especialización en Sistema de Información Geográfica) .

Palabras clave:	Deforestación - Amazonas  Sistemas de Información geográfica (SIG)
Resumen:	El presente trabajo muestra el empleo de los catálogos de datos de Sentinel – 1 (radar) y Landsat 8 (óptica) disponibles en la plataforma de Google Earth Engine (GEE), los cuales se usaron para el monitoreo y cuantificación de áreas deforestadas en la cuenca del rio Nocaimani; a partir de la combinación de estos con el algoritmo de random forest (RF). En donde la interpretación de la retrodispersión en los datos de radar producía confusión se identificaban con mayor facilidad con las imágenes ópticas y viceversa, tales como agua abierta y la vegetación inundada. Como resultado se obtuvo la identificación del momento de la afectación en septiembre de 2020 y la cuantificación del área afectada hasta agosto de 2021..
En línea:	https://ridum.umanizales.edu.co/handle/20.500.12746/6620
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i