Sistema para el seguimiento de ecosistemas venezolanos

Javier Martínez, Isabel Llatas Salvador

Resumen


https://doi.org/10.53766/RGV/2024.65.1.10

Se presenta el desarrollo de una aplicación Web de código abierto como sistema para el monitoreo de ecosistemas venezolanos (SSEV), utilizando información recopilada por sensores remotos. Las regiones de estudio fueron los parques nacionales Cerro Saroche y Terepaima, ubicados en el estado Lara, República Bolivariana de Venezuela. La aplicación utiliza una base de datos MongoDB que se elaboró a partir de información obtenida a través de dispositivos de teledetección. Los productos utilizados fueron el MOD13Q1-v006 (NDVI) de la NASA, ERA5-Land (precipitación total) de Copernicus y SRTMGL3-v003 (elevación) de USGS Earth Explorer. Se creó un proceso para la reproyección y regrillado de los datos a fin de generar una cuadrícula regular para cada parque. Los desarrollos permitieron publicar una aplicación web (https://ms-ds-ssev.herokuapp.com/) con códigos alojados en repositorios públicos GitHub (geet-metview, seev-analytics y seev-dash). Para la implementación, se utilizó la plataforma Heroku junto con imágenes Docker.


Palabras clave


Aplicación web; Dispositivos de teledetección; Procesamiento de datos satelitales.

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Referencias


DIDAN, K.; BARRETO, A.; SOLANO, R. & A. HUETE. 2015. MODIS vegetation index user’s guide (MOD13 series). The University of Arizona. Disponible en: https://vip.arizona.edu/documents/MODIS/MODIS_VI_UsersGuide_June_2015_C6.pdf. [Consulta: abril, 2023]

GARROUTTE, E.; HANSEN, A. & R. LAWRENCE. 2016. “Using NDVI and EVI to map spatiotemporal variation in the biomass and quality of forage for migratory Elk in the Greater Yellowstone Ecosystem”. Remote Sensing, 8(5):404.

HACHICHA, M.; LOUATI, M. & A. KALLEL. 2018. Forecasting of the normalized difference vegetation index time series in Jbeniana. 4th International Conference on Advanced Technologies for Signal and Image Processing (ATSIP), pp. 1-4. Sousse, Tunisia (21-24).

HUANG, X.; XIE, B.; LONG, J.; CHEN, H.; ZHANG, H.; FAN, L.; CHEN, S.; CHEN, K. & WEI, Y. 2023. “Prediction of risk factors for scrub typhus from 2006 to 2019 based on random forest model in Guangzhou, China”. Trop Med Int Health. Disponible en: https://doi.org/10.1111/tmi.13896.

MOHAMMAD, L.; BANDYOPADHYAY, J.; SK, R.; MONDAL, I.; NGUYEN, T.: LAMA, G. & D. ANH. 2023. “Estimation of agricultural burned affected area using NDVI and dNBR satellite-based empirical models”. Journal of Environmental Management. 343(1): 118226. Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2023.118226.

NEPITA, M.; BERLANGA, C. & A. RUIZ. 2019. “Seasonal trend analysis (STA) of MODIS vegetation index time series for the mangrove canopy of the Teacapan-Agua Brava lagoon system”. GIScience and Remote Sensing, 56(3): 338-361.

NIETO, M. y A. CÁRDENAS. 2018. Sistemas de información geográfica y teledetección: Aplicación en el análisis territorial. Grupo de Investigación en Desarrollo Sostenible y Planificación Territorial de la Universidad de Extremadura. Disponible en: https://dialnet.unirioja.es/servlet/libro?codigo=72166. [Consulta: abril, 2023]

ORMEÑO, S. 2006. Teledetección Fundamental. Universidad Politécnica de Madrid. Disponible en: http://pdi.topografia.upm.es/santi/descarga/FunTeled.PDF. [Consulta: abril, 2023].

PAOLINI, J.; FELIPE, J.; SUREDA, B. y J. ROSALES. 2012. “Influencia del fenómeno El Niño-La Niña/Oscilación Sur (ENOS) y de la temperatura del Atlántico norte en los caudales del río Caura, Guayana Venezolana”. Revista de Climatología, 12: 23-32.

PONTOH, R. S.; TOHARUDIN, T.; RUCHJANA, B. N.; SIJABAT, N & M. D. PUSPITA. 2022. “Bandung rainfall forecast and its relationship with Niño 3.4 using nonlinear autoregressive exogenous neural network”. Atmosphere, 13(2): 302.

WU, T.; FENG, F.; LIN, Q. & H. BAI. 2019. “A spatio-temporal prediction of NDVI based on precipitation: an application for grazing management in the arid and semi-arid grasslands”. International Journal of Remote Sensing, 41(6):2359-2373.


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DOI: https://doi.org/10.53766/RGV

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