Analysis and estimation of the forest cover of an urban area using the NDVI index of the Sentinelhub portal
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Abstract
This study focuses on the forest cover of three districts in the urban area of the province of Andahuaylas, Apurímac region, Peru, which is facing deforestation problems. The objective was to determine the forest cover in the urban area of the province of Andahuaylas until 2030, to reveal future scenarios of forest cover, contributing to the development of urban planning and the creation of sustainable cities. For the study area, data recorded between the years 2017-2023 were used, based on NDVI images from the Sentinelhub portal. This allowed for the availability of information on tropical and temperate forests, shrubs and grasslands, arid rock zones, and urban or artificial areas that have changed due to the urbanization process. The forest surfaces in the study area were determined. Subsequently, linear regression was used with a p-value = 0,046, reaching an R2 of 0,583 in a medium range, managing to estimate future forest scenarios by 2030. It is concluded that the trend is decreasing in forest cover by 26,50% by the year 2030.
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References
Caicedo, E. y Peña, R. (2019) Análisis del índice normalizado de diferencia de vegetación (NDVI) en la zona oriente del departamento del Tolima. Tesis de Grado. Universidad de Ibagué. Disponible en: https://repositorio.unibague.edu.co/server/api/core/bitstreams/665c7bcf-1297-4f2d-9f2e-65bb1a929b85/content
Cavero Villanueva, V. E. (2016) Gestión de responsabilidad social en el Ejército y su contribución al Desarrollo Nacional y la mitigación de los efectos ante los Desastres Naturales en la costa–Chosica 2017. Tesis de Grado. Instituto Científico y Tecnológico del Ejército, Escuela de Posgrado. Disponible en: https://repositorio-icte.ejercito.mil.pe/bitstream/handle/ICTE/167/Tesis%20Bach%20Cavero%20Villanueva%20Victor%20Enrique.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Chen, W., y Fang, K. (2008) “Multilevel thresholding algorithm based on particle swarm optimization for image segmentation” 27th Chinese Control Conference. Kunming, China, 16-18 Julio 2008. China: IEEE, pp. 348-351. Doi: 10.1109/CHICC.2008.4605745
Dinç, G., y Gül, A. (2021) “Estimation of the future land cover using Corine Land Cover data”, TeMA-Journal of Land Use, Mobility and Environment, 14 (2), pp. 177-188. Disponible en: http://dx.doi.org/10.6092/1970-9870/7671
Du, Q. (2007) “Unsupervised real-time constrained linear discriminant analysis to hyperspectral image classification”, Pattern Recognition, 40 (5), pp. 1510-1519. Disponible en: https://my.ece.msstate.edu/faculty/du/PR4.pdf
EO Browser (2014) Sentinelhub. Discover Copernicus Browser, Disponible en: https://apps.sentinel-hub.com/eo-browser/?zoom=9&lat=41.43027&lng=12.07484&themeId=DEFAULT-THEME&toTime=2024-01-13T15%3A18%3A47.171Z
ESA (2022) Datos de Sentinel. The European Space Agency. Disponible en: https://www.esa.int/Space_in_Member_States/Spain/Datos_de_Sentinel
Gavilanes Jaen, S. E. (2020) Índice de vegetación normalizada (NDVI) y su influencia en la agricultura de precisión. Tesis de Grado. Universidad Técnica de Babahoyo, Facultad de Ciencias Agropecuarias. UTB. Disponible en: http://dspace.utb.edu.ec/bitstream/handle/49000/8402/E-UTB-FACIAG-ING%20AGRON-000263.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Girimonte, P., y García, J. (2020) “El índice NDVI y la clasificación de áreas sembradas aprendizaje automático no Supervisado `k-means´”, Revista de investigación en modelos matemáticos aplicados a la gestión y la economía, 7 (1), pp. 39-52. Disponible en: https://www.economicas.uba.ar/wp-content/uploads/2016/04/Girimonte-Garcia-Fronti.pdf
Gobierno Regional de Apurímac (2016) “Incremento de la Cobertura Forestal para Mejorar los Servicios Ambientales en la Región Apurímac”, SIAR Apurímac. Disponible en: https://www.cooperacionsuiza.pe/wp-content/uploads/2017/09/gore-apurimac-sacha-tarpuy-mesa-tematica-forestal-sepia.pdf
Juzga, M. A. (2016) Comparación de índices de vegetación en el cerro de la conejera de la ciudad de Bogotá. Tesis de Grado. Universidad Militar Nueva Granada. Disponible en: http://hdl.handle.net/10654/15663.
Liao, P.S., Chen, T.S., y Chung, P.C. (2001) “A fast algorithm for multilevel thresholding”, Journal of Information Science and Engineering, 17, pp. 713-727. Disponible en: http://smile.ee.ncku.edu.tw/old/Links/MTable/ResearchPaper/papers/2001/A%20fast%20algorithm%20for%20multilevel%20%20thresholding.pdf
Martínez, R., y Solís, G.A. (2018) “Caracterización espectral y detección de flecha seca en palma africana en Puntarenas, Costa Rica”, Revista Geográfica de América Central, 61(2), pp. 349-377. Disponible en: http://dx.doi.org/10.15359/rgac.61-2.13
Pérez, C. J., Locatelli, B., Vignola, R., y Imbach, P. (2007) “Importancia de los bosques tropicales en las políticas de adaptación al cambio climático”, Recursos Naturales y Ambiente, 51(52), pp. 4-11. Disponible en: https://www.cifor.org/publications/pdf_files/articles/ALocatelli0801.pdf
Shah, C., Arora, M., y Varshney, P. (2004) “Unsupervised classification of hyperspectral data: an ICA mixture model based approach”, International Journal of Remote Sensing, 25(2), 481-487. DOI: 10.1080/01431160310001618040