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dc.contributor.advisorSernaque Auccahuasi, Fernando Antonio
dc.contributor.authorAcasiete Romani, Juan
dc.contributor.authorAguilar Espinoza, Flor de Lis Andrea
dc.date.accessioned2025-03-11T17:24:24Z
dc.date.available2025-03-11T17:24:24Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/162391
dc.description.abstractLa cobertura vegetal de América latina y del planeta en general ha cambiado a medida del paso de los años por diversos impactos ambientales, se estima que en América latina se ha perdido alrededor de 138 millones de hectáreas, lo cual equivale a la superficie completa de Perú. El objetivo principal de la investigación fue analizar la influencia de las redes neuronales para determinar el comportamiento de la cobertura vegetal hacia el año 2030 utilizando imágenes sentinel en el humedal Puerto Viejo. En cuanto a la metodología empleada, la investigación fue de tipo básica, con un diseño no experimental, asimismo tuvo como población la cobertura vegetal que alberga la superficie de Puerto Viejo en sus 278 hectáreas de su extensión territorial y como muestra a 72,072 NDVI de la zona. Los resultados obtenidos fueron la pérdida de la cobertura vegetal del año 2023 al 2030 pasando de un NDVI de 0.083 a 0.018 evidenciando cobertura de clase tierra desnuda. Se obtuvo como conclusión que el modelo predictivo a través de una red neuronal es casi perfecto con respecto a todas sus métricas tanto para el train y test, obteniendo una precisión al 98%, gracias a ello se pudo aseverar que el humedal Puerto Viejo sufrirá la perdida de cobertura vegetal.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad César Vallejoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCVes_PE
dc.sourceUniversidad César Vallejoes_PE
dc.subjectCobertura vegetales_PE
dc.subjectRed neuronales_PE
dc.subjectHumedales_PE
dc.subjectNDVIes_PE
dc.subjectModelo predictivoes_PE
dc.titleRedes neuronales para determinar el comportamiento de la cobertura vegetal utilizando imágenes sentinel, humedal Puerto Viejo, 2023es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería Ambientales_PE
thesis.degree.grantorUniversidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero Ambientales_PE
dc.description.sedeLima Estees_PE
dc.description.escuelaEscuela de Ingeniería Ambientales_PE
dc.description.lineadeinvestigacionCalidad y Gestión de los Recursos Naturaleses_PE
renati.advisor.dni07268863
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-1485-5854es_PE
renati.author.dni73874280
renati.author.dni73060616
renati.discipline521159es_PE
renati.jurorGamarra Chavarry, Luis Felipe
renati.jurorGuevara Perez, Beder Clayck
renati.jurorSernaque Auccahuasi, Fernando Antonio
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.description.ligDesarrollo sostenible, emprendimientos y responsabilidad social.es_PE
dc.description.rsuDesarrollo sostenible y adaptación al cambio climáticoes_PE
dc.description.odsAcción por el climaes_PE
dc.description.modalityPRESENCIALes_PE


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