Detección remota para el análisis de degradación del suelo por erosión en La Tatacoa, Colombia

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dc.contributor.advisorSalazar-Jaramillo, Susana
dc.contributor.authorSánchez-Ospina, Cristhian Mateo
dc.contributor.orcidSánchez-Ospina, Cristhian Mateo [0009000613700542]
dc.contributor.orcidSalazar Jaramillo, Sudana [0000000252282228]
dc.contributor.refereeKenneth Roy Cabrera Torres
dc.contributor.researchgroupCiclos Biogeoquímicos
dc.contributor.researchgroupNeoil Research
dc.date.accessioned2025-08-28T15:42:12Z
dc.date.available2025-08-28T15:42:12Z
dc.date.issued2024-10
dc.description.abstractEste proyecto de tesis analiza la erosión del suelo en La Tatacoa, un bosque seco tropical en un ambiente semiárido, utilizando técnicas de teledetección y análisis estadístico. En el Capítulo 1, se procesaron imágenes satelitales del Sentinel-1 y Sentinel-2 para cuantificar la erosión y determinar las áreas más afectadas entre 2018 y 2023 con la técnica Small Baseline Subset InSAR (SBAS InSAR). Los resultados indican que las zonas con mayor pendiente y relieve disectado son las más erosionadas, debido a la pérdida de cobertura vegetal, lo que acelera la desertificación. En el Capítulo 2, se correlacionaron los datos de erosión del suelo con los datos de precipitación mensual y semanal del IDEAM, revelando un desfase de 3 a 4 meses entre las lluvias intensas de los meses de octubre y noviembre, y los procesos erosivos. Además, se hipotetizó mediante estadística descriptiva que estos aumentos en la erosión podrían estar influenciados por el fenómeno de La Niña, especialmente entre el 2020 y 2022. La investigación propone el uso de teledetección y análisis temporal como una herramienta clave para gestionar la erosión, prevenir la desertificación y desarrollar estrategias de conservación en La Tatacoa.spa
dc.description.abstractThis thesis project analyzes soil erosion in La Tatacoa, a dry tropical forest in a semi-arid environment, using remote sensing techniques and statistical analysis. In Chapter 1, Sentinel-1 and Sentinel-2 satellite images were processed to quantify erosion and identify the most affected areas between 2018 and 2023 using the Small Baseline Subset InSAR (SBAS InSAR) method. The results indicate that areas with steeper slopes and dissected relief are the most eroded due to vegetation cover loss, which accelerates desertification. In Chapter 2, soil displacement data were correlated with monthly and weekly precipitation data from IDEAM, revealing a 3 to 4-month lag between intense rainfall of of the months of October and November, and erosive processes. Additionally, through descriptive statistics, it was hypothesized that these increases in erosion may be influenced by the La Niña phenomenon, particularly between 2020 and 2022. The research proposes the use of remote sensing and temporal analysis as a key tool to manage erosion, prevent desertification, and develop conservation strategies in La Tatacoa.eng
dc.description.curricularareaCiencias Naturales.Sede Medellín
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ciencias – Geomorfología y Suelos
dc.description.methodsLa metodología aplicada en el Capítulo 1 se centró en el uso de métodos de teledetección para medir la erosión del suelo (i.e., erosión) y delimitar áreas degradadas por dichos procesos en La Tatacoa, utilizando datos de radar Sentinel-1 e imágenes multiespectrales del Sentinel-2, entre 2018 y 2023, como también la técnica Small Baseline Subset InSAR (SBAS InSAR). Esto permitió no solo analizar series temporales de interferogramas y cuantificar las tasas de erosión del suelo, sino también delimitar las áreas más afectadas. Las tasas de erosión se calcularon en las geoformas donde estos procesos morfodinámicos predominan, para los cuál, se utilizó el modelo de elevación digital (DEM) ALOS PALSAR. En el Capítulo 2, se emplearon datos pluviométricos mensuales de ocho estaciones meteorológicas del IDEAM para correlacionar los patrones de precipitación con el desplazamiento del suelo, utilizando correlogramas cruzados. Estos permitieron identificar la relación temporal entre las lluvias y la erosión, aplicando diferentes lags (retrasos) para estudiar el retardo entre los eventos de precipitación y el desplazamiento del suelo.
dc.description.researchareaTeledetección
dc.description.researchareaSuelos
dc.description.researchareaGeomorfología
dc.description.technicalinfoPara acceder al repositorio geoespacial de datos ingresar al siguiente enlace público: Sánchez-Ospina, C.M., Salazar-Jaramillo, S. (2024). Geospatial repository. Figshare. Journal Contribution. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.27161865.v1
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Nacional de Colombiaspa
dc.identifier.reponameRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiaspa
dc.identifier.repourlhttps://repositorio.unal.edu.co/spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/88498
dc.language.isospa
dc.language.isoeng
dc.publisherUniversidad Nacional de Colombia - Sede Medellín
dc.publisher.branchUniversidad Nacional de Colombia - Sede Medellín
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias
dc.publisher.placeMedellín, Colombia
dc.publisher.programMedellín - Ciencias - Maestría en Ciencias - Geomorfología y Suelos
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dc.rights.licenseAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.subject.ddc550 - Ciencias de la tierra::551 - Geología, hidrología, meteorología
dc.subject.ddc550 - Ciencias de la tierra::558 - Ciencias de la tierra de América del Sur
dc.subject.ddc600 - Tecnología (Ciencias aplicadas)::607 - Educación, investigación, temas relacionados
dc.subject.ddc550 - Ciencias de la tierra
dc.subject.proposalerosión del suelospa
dc.subject.proposalteledetecciónspa
dc.subject.proposaldesertificaciónspa
dc.subject.proposalprecipitaciónspa
dc.subject.proposalsoil erosioneng
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dc.subject.proposalprecipitationeng
dc.titleDetección remota para el análisis de degradación del suelo por erosión en La Tatacoa, Colombiaspa
dc.title.translatedRemote sensing for soil degradation analysis due to erosion in La Tatacoa, Colombiaeng
dc.typeTrabajo de grado - Maestría
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dc.type.contentText
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dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dcterms.audience.professionaldevelopmentEstudiantes
dcterms.audience.professionaldevelopmentInvestigadores
dcterms.audience.professionaldevelopmentMaestros
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