Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://repositorio.unesum.edu.ec/handle/53000/1566
Título : Evaluación del Estado de Conservación del Manglar de la “Comuna Palmar” Santa Elena
Autor : Cantos Cevallos, Cristóbal Gonzalo
Andrade Zambrano, Vanessa Elizabeth
Palabras clave : Ecosistema
teledetección
Fecha de publicación : abr-2019
Editorial : JIPIJAPA-UNESUM
Citación : Cantos Cevallos CristóbalGonzalo(2019).Evaluación del Estado de Conservación del Manglar de la “Comuna Palmar” Santa Elena.Jipijapa.UNESUM.Facultad de Ciencias Naturales y de la Agricultura.52pg
Resumen : En las zonas costeras se ubican los ecosistemas más rico del mundo en términos de abundancia de recursos naturales, prevaleciendo los manglares, los mismos que además de su importancia ecológica, son significativos tanto para lo social como lo económico; A pesar de su eficacia para proveer servicios ambientales, existenescasos estudios enfocados en realizar diagnósticos del estado de este remanente en la provincia Santa Elena, comuna Palmar. Lapresente investigación se planteó como objetivo evaluar del estado de conservación del manglar de la “Comuna Palmar”, por medio de índices de vegetación utilizando imágenes satelitales del sensor Pleiades para los años 2013 y 2018, procesadas mediante el software QGIS, aplicándose los Índices de Vegetación de Diferencia Normalizada(NDVI)el cual es un modelo de índice que arroja valores de intensidad del verdor de la zona, y su estado de salud o vigor vegetativo, y el Índice de Vegetación Ajustado al Suelo (SAVI)que también representa el vigor y la estructura del dosel, y, además incorpora un ajuste arbitrario para la cobertura incompleta del terreno utilizando las mismas bandas que el NDVI, muy a menudo sonutilizados para realizar estudios espaciales y multitemporales por la caracterización de ecosistemas, el cual fue adaptado a la presente investigación, respecto a la aplicación de los índices NDVI y SAVI los resultados muestran que ambos índices discriminan la cobertura de manglar, no existiendo diferencia significativa, además revelaron que la vegetación del área de estudio es muy pobre, para lo cual se debería aplicar un plan de acción que permita regenerar el área de manglar
Descripción : n coastal areas, the richest ecosystems in the world are located in terms of abundance of natural resources, prevailing mangroves, which, in addition to their ecological importance, are significant for both social and economic aspects; Despite its effectiveness in providing environmental services, there are no studies focused on making diagnoses of the state of this remnant in the province of Santa Elena, Palmar commune. The objective of this research was to evaluate the state of conservation of the " Commune Palmar" mangrove, by means of vegetation indexes using satellite images of the Pleiades sensor for the years 2013 and 2018, processed using the QGIS software, applying the indices of NDVI vegetation which is an index model that yields intensity valuesof the area's greenery, and its health status or vegetative vigor, and SAVI which also represents the vigor and structure of the canopy, and also incorporates an arbitrary adjustment for the incomplete coverage of the land using the same bands as the NDVI, very often are used to carry out spatial and multitemporal studies for the characterization of ecosystems, which was adapted to the present investigation, with respect to the application of the NDVI and SAVI indexes. Results show that both indices discriminate mangrove coverage, there being no significant difference, besides they revealed that the vegetation in the study area is very poor, for which an action plan should be applied to regenerate the mangrove are
URI : http://repositorio.unesum.edu.ec/handle/53000/1566
Aparece en las colecciones: Carrera de Ingenieria Forestal

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
UNESUM-ECU-FORESTAL-2019-04.pdfTesis a texto completo1,62 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons