Aplicativo web para el análisis de series de tiempo de imágenes satelitales para variables meteorológicas e índices

• Jheimmy Lizzette Sánchez Zambrano ^[1] ; Maicol Alejandro Zaraza Aguilera ^[1] ; Alexandra María López Sevillano ^[1] ; Flor Nancy Díaz-Piraquive ^[2]
  1. [1] Universidad Distrital Francisco José de Caldas

     Universidad Distrital Francisco José de Caldas

     Colombia

     
  2. [2] Fundación Universitaria Internacional de La Rioja, España
• Localización: Investigación Formativa en Ingeniería / Edgar Serna M. (ed. lit.), 2020, ISBN 9789585233355, págs. 254-263
• Idioma: español
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• Resumen

  • 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 como las inundaciones o sequias lo cual repercute enormemente en la actividad socioeconómica, ya que los sistemas de alerta temprana pueden impedir la pérdida de vidas, medios de sustento y bienes al alertar a las poblaciones de amenazas específicas y mejorar su nivel de preparación. 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