Detección de la deforestación en tiempo casi real mediante GRASS GIS e imágenes MODIS MOD13Q4N

• Autores: Ccanto Torres, Erik Oscar
• Año de publicación: 2016
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de grado
• Colaborador/a o director/a de tesis: Scavuzzo, Carlos Marcelo; Zader, Pablo Javier
• Materia: Diseño de Software; Software Design; Deforestación; Detección; Sistema de información geográfica; MODIS; PREISPA
• Institución: Universidad Nacional de Córdoba

Tesis (Lic. en Cs de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2016.
El propósito de esta tesis será presentar un marco metodológico para el monitoreo de los bosques correspondientes a los países que conforman el PREISPA (Argentina, Chile, Paraguay y Uruguay) con el uso de imágenes de la superficie terrestre captadas por sensores satelitales. Con este fin se desarrollará un software para el procesamiento de dichas imágenes y detección de los cambios en los bosques. La idea fundamental de la metodología presentada consiste en la ejecución de distintos algoritmos, usados para la detección de cambios con distintos niveles de gravedad en los bosques de un área predefinida.
The purpose of this thesis will be present a methodological framework for the monitoring of forests in the countries that are part of PREISPA (Argentina, Chile, Paraguay and Uruguay) using images of the Earth's surface captured by satellite sensors. With this goal a software will be created to processing of such images and detecting changes in forest. The esencial idea of the methodology presented consists in the execution of different algorithms, used for the detection of changes with different levels of severity in the woods of a predefined area.