Nuestro Proyecto

IMPORTANCIA DE DATOS DE SATELITES UTILES PARA EL ANALISIS MULTITEMPORAL DE CULTIVOS:

A medida que avanza el tiempo se van creando nuevas tecnologías que permiten un análisis variado acerca del recurso tierra. Las imágenes satelitales han llegado a ser una herramienta fundamental para la interpretación   y el monitoreo de coberturas ya que estos capturan información de áreas grandes en tiempos cortos lo cual facilita lo estudios y agiliza procesos.

Por la razón anterior y por muchas otras,  en los últimos años se han generado diversos sensores los cuales tienen características específicas para resolver problemas y para capturar información  cada uno enfocado a alguna rama particular.

CARACTERÍSTICAS DE LAS IMÁGENES LANDSAT

El satélite Landsat-1 fue lanzado el 07 de marzo del año de 1972, con  esta innovación se creó una nueva percepción del planeta con una resolución tanto temporal como espectral desconocida hasta entonces. Este satélite contiene sensores y  fue diseñado con el fin de obtener datos de los recursos terrestres. La serie de satélites Landsat  que se conocen sol las siguientes: (1, 2, 3, 4, 5, 7, 8) desde el año 1972 da una de las mejores series históricas de la evolución de planeta

Para el actual proyecto se usaron imágenes solo de 3 satélites de Landsat que fueron 5, 7 y 8

La Bibliografía hasta ahora usada para nuestro proyectoo ha sido:

• Carrizosa, J. (2007). La sabana de Bogotá y los ecosistemas relacionados en el 2007. Foro Nacional Ambiental.
• Fernandez, I., & Herrero, E. (2001). El Satélite Landsat. Análisis visual de imágenes obtenidas del sensor ETM+ Satélite Landsat. España: Universidad de Valladolid.
• Mingquam Wu, Z. N. (2010). Simulate TM image from MODIS data, using Linear Mixture Model. IEEE.
• MODIS, N. (2008). Components of MODIS. (2008). Retrieved 2008, from The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer website that houses all central information on the MODIS project.
• MORA, T. J. (2010). Evaluación de imágenes de baja resolución espacial bajo diferentes metodologías para el monitoreo y cartografía de la cobertura del suelo en mexico . México D.F: Universidad Nacional Autonoma de México.
• NASA. (2009). Warehouse Inventory Search Tool.
• NASA. (2014). The Temathic Mapper.
• TIEMPO, E. (30 de junio de 2015). Más de la mitad del suelo de la Sabana se perdió por 'mal' uso. El Tiempo.
• USGS. (2013). Landsat 7 History.
• USGS. (2014). Landsat 8 History.