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Repositorio Facultad de Ingeniería
Monitoring detailed mangrove hurricane damage and early recovery using multisource remote sensing data
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| dc.contributor.author | Vizcaya Martínez, Diego Arturo | |
| dc.contributor.author | Flores de Santiago, Francisco | |
| dc.contributor.author | Valderrama Landeros, Luis | |
| dc.contributor.author | Serrano, David | |
| dc.contributor.author | Rodrígez Sobreyra, Ranulfo | |
| dc.contributor.author | Álvarez Sánchez, León Felipe | |
| dc.contributor.author | Flores Verdugo, Francisco | |
| dc.date.accessioned | 2023-08-16T23:48:43Z | |
| dc.date.available | 2023-08-16T23:48:43Z | |
| dc.date.issued | 2022-10-15 | |
| dc.identifier.uri | http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/RepoFi/18585 | |
| dc.description | Cuantificamos las tendencias en los daños y los primeros signos de recuperación del dosel en un área marginal de Rhizophora mangle de Marismas Nacionales, México, después de la llegada a tierra del huracán Willa en octubre de 2018. Monitoreamos (2016-2021) la defoliación del dosel amplio utilizando 21 índices de vegetación (VI) de la herramienta Google Earth Engine (GEE). También mapeamos una fragmentación detallada del dosel y desarrollamos modelos digitales de superficie (DSM) durante cinco períodos de estudio (2018-2021) con un vehículo aéreo no tripulado (UAV) de grado de consumidor sobre un área de 100 ha. Sobre la base de los datos ópticos de la serie temporal GEE, los resultados indicaron una disminución abrupta del dosel general del manglar. El índice VARI fue el VI más fiable para la clasificación del dosel del manglar a partir de un sensor RGB estándar. El impacto del huracán causó una defoliación global del dosel del 79%. Las series de ortomosaicos UAV indican una recuperación gradual del dosel del manglar, mientras que el modelo lineal predice al menos 8,5 años para alcanzar las condiciones de cobertura del manglar previas al impacto. | es_ES |
| dc.description.abstract | El objetivo de este estudio cuantificó las tendencias de los daños en las copas de los árboles y los signos de recuperación temprana tras el impacto directo del huracán Willa 2018, mediante series temporales de datos de satélite y una clasificación detallada de las copas de los árboles, combinando ortomosaicos y modelos digitales de superficie (MDS) procedentes de un UAV de grado de consumo. | es_ES |
| dc.language.iso | en_US | es_ES |
| dc.publisher | Flores de Santiago Francisco Javier | es_ES |
| dc.relation.ispartofseries | Journal of Environmental Management volume 320;115830 | |
| dc.subject | DJI Phantom UAV | es_ES |
| dc.subject | Tensión por viento | es_ES |
| dc.subject | Inundación | es_ES |
| dc.subject | Manglares | es_ES |
| dc.subject | Índices de vegetación | es_ES |
| dc.subject | Percepción remota | es_ES |
| dc.subject | Modelo digital de superficie | es_ES |
| dc.title | Monitoring detailed mangrove hurricane damage and early recovery using multisource remote sensing data | es_ES |
| dc.type | Artículo académico | es_ES |
| dc.director.trabajoescrito | Flores de Santiago, Francisco Javier | |
| dc.carrera.ingenieria | Ingeniería geomática | es_ES |
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Artículo Académico 2023
Trabajo escrito para titulación: Artículo Académico de 2023
