Atribución-NoComercial 4.0 InternacionalSalazar-Jaramillo, SusanaSánchez-Ospina, Cristhian Mateo2025-08-282025-08-282024-10https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/88498Este 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.This 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.application/pdfspa550 - Ciencias de la tierra::551 - Geología, hidrología, meteorología550 - Ciencias de la tierra::558 - Ciencias de la tierra de América del Sur600 - Tecnología (Ciencias aplicadas)::607 - Educación, investigación, temas relacionados550 - Ciencias de la tierraTrabajo de grado - MaestríaUniversidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/erosión del sueloteledeteccióndesertificaciónprecipitaciónsoil erosionremote sensingdesertificationprecipitation