Temperatura superficial y estado de la vegetación del bosque de Polylepis spp, distrito de San Marcos de Rocchac, Huancavelica – Perú

Bimael Justo Quispe Reymundo, Ronald Héctor Révolo Acevedo
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Abstract

El efecto de la temperatura superficial sobre el estado de la vegetación en el bosque de Polylepis spp es el objetivo de esta investigación. Como metodología se utilizó 9 imágenes satelitales del Sensor Landsat 8 OLI/TIRS, evaluadas mediante la percepción remota, aplicando correlación r Pearson e hipótesis estadística t student. Como resultado se obtuvieron las relaciones durante los 9 meses del año 2018 - 2019 entre LST – NDVI r=0.11, t=0.29; LST – NDWI r=-0.43, t=1.27; LST - SAVI r=0.13, t=0.34 y LST - MSI r=0.56, t=1.77; la relación promedio de 9 imágenes clasificado en valores Jenks Natural Breaks entre LST – NDVI r=0.99, t=47.12; LST – NDWI r=-0.98, t=28.93; LST – SAVI r=-0.99, t=65.39 y LST - MSI r=0.99, t=30.39; y el efecto del “TVX” para NDVI(Este:-0.0778/0.0549; Oeste:0.6434/-0.0120), NDWI(Oeste:-0.6128/-0.0463; Este:0.3057/0.0474), SAVI (Oeste:0.4089/0.0232; Este:-0.0073/-0.0011) y MSI(Este:0.5565/0.1856; Oeste:1.3993/0.0362). En conclusión, se confirma que en los 9 meses que duró el monitoreo no existió correlación estadística pero que en promedio de las 9 imágenes clasificados en Jenks Natural Breaks sí existe correlación; TVX confirmó la influencia de temperatura superficial sobre el estado de vegetación dentro del bosque a través del tiempo.
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秘鲁万卡维利卡圣马科斯德罗恰克区Polylepis spp森林的地表温度和植被状况
本研究的目的是评估在墨西哥北部和墨西哥北部的多立皮斯森林(Polylepis spp)中,地表温度对植被状态的影响。作为一种方法,我们使用了9张来自Landsat 8 OLI/TIRS传感器的卫星图像,通过遥感、r Pearson相关和t学生统计假设进行评估。结果得到了2018 - 2019年9个月LST - NDVI r=0.11, t=0.29之间的关系;LST - NDWI r=-0.43, t=1.27;LST - SAVI r=0.13, t=0.34, LST - MSI r=0.56, t=1.77;按Jenks自然断裂值分类的9幅图像在LST - NDVI r=0.99, t=47.12之间的平均比率;LST - NDWI r=-0.98, t=28.93;LST - SAVI r=-0.99, t=65.39, LST - MSI r=0.99, t=30.39;以及“TVX”对NDVI的影响(这个:-0.0778/0.0549;西部:0.6434 / -0.0120)、NDWI(西:-0.6128 / -0.0463;东:0.3057/0.0474),萨维(西:0.4089/0.0232;东:-0.0073/-0.0011)和MSI(东:0.5565/0.1856;西门:1.3993/0.0362)。结果表明,在9个月的监测中,Jenks Natural Breaks分类的9张图像中,平均存在统计学相关性;TVX证实了地表温度随时间对森林植被状况的影响。
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