Aplicativo web para el análisis de series de tiempo de imágenes satelitales para variables meteorológicas e índices
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2019-05-15
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Descripción
Las predicciones climáticas apoyan la gestión del riesgo y la prevención de desastres naturales. Asimismo, proporcionan los elementos de apoyo necesario para tomar decisiones acerca del manejo y planificación de las actividades sensibles al clima para hacer frente a posibles desastres naturales.A su vez el monitoreo y predicciones del estado vegetativo de cultivos, pastos, bosques y demás apoyan la seguridad alimentaria teniendo en cuenta que los agricultores pueden adaptar sus fechas de plantación, sembrar la mejor combinación de cultivos y elegir aquellos resistentes a las enfermedades y que se adaptan a las condiciones que se tengan en determinados meses del año. A través del aplicativo desarrollado es posible realizar predicciones o valores estimados de variables meteorológicas (Evapotranspiración, acumulación de precipitación, humedad del suelo, temperatura y velocidad del tiempo) e índices (NDVI, EVI, NBRT, NDWI), para determinado día, sin estar limitado ya sea por la resolución temporal de los sensores remotos o por la disponibilidad de las estaciones climáticas en tierra, ya que a través de las series de tiempo de imágenes, es posible definir un patrón de comportamiento y así poder realizar predicciones a través de un modelo de regresión estimado de dicho comportamiento, en este caso, de las variables meteorológicas e índices de vegetación y agua, con el fin de predecir el comportamiento de la serie en fechas futuras o en días en los que no se cuenta con datos, permitiendo el análisis de riesgos climáticos, planificación de acciones y toma de decisiones.
Resumen
Climate predictions support risk management and the prevention of natural disasters. They also provide the necessary support elements to make decisions about the management and planning of climate-sensitive activities to cope with possible natural disasters. In turn, the monitoring and predictions of the vegetative state of crops, pastures, forests and others support the Food security taking into account that farmers can adapt their dates of planting, plant the best combination of crops and choose those resistant to diseases and adapted to the conditions they have in certain months of the year. Through the application developed it is possible to make predictions or estimated values of meteorological variables (Evapotranspiration, accumulation of precipitation, soil moisture, temperature and speed of time) and indexes (NDVI, EVI, NBRT, NDWI), for a given day, without being limited by the temporal resolution of the remote sensors or by the availability of climatic stations on land, since through the time series of images, it is possible to define a behavior pattern and thus be able to make predictions through a estimated regression model of said behavior, in this case, of the meteorological variables and vegetation and water indices, in order to predict the behavior of the series in future dates or in days in which data are not available, allowing the climate risk analysis, action planning and decision making.
Palabras clave
AppWeb, Series de tiempo, Índices, Imágenes satelitales
Materias
Especialización en Sistemas de Información Geográfica - Tesis y disertaciones académicas, Análisis de series de tiempo, Imágenes de detección a distancia, Pronosticos del tiempo