Desarrollo de un modelo para caracterizar el cambio de las coberturas del suelo por causas de la explotación minera a cielo abierto utilizando imágenes satelitales Landsat 8
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Abstract
This research project is based on the spatial and multitemporal analysis of the last 7 years of the Área of influence of the La Esmeralda mine of the Multinational CEMEX, using LANDSAT 8 images identifying the influence that the mining project has generated on the vegetation cover. The main objective of the aggregates mining plant of the multinational CEMEX, located in the town of Payandé, belonging to the municipality of San Luis; It is the exploration and exploitation of sand, stone, coal, gypsum, limestone and limestone mines. This makes the study Área a site of mass removal of the soil and subsoil, changing the characteristics of the terrain surface. Through the hypothesis chosen for the study and through the use of ArcGIS, 2 multispectral images from the periods 2013 and 2020 are analyzed. The classification supervised by maximum probability (maximum likelihood) allows the characterization of the coverage present in each of the images satellite by identifying the spectral signature of the object on the surface of the earth. The maximum likelihood classification allows visualizing the change in coverage in the Área of interest, validating the intervened or affected Áreas, as well as those recovered around the exploitation
Resumen en español
Este proyecto de investigación se basa en el análisis espacial y multitemporal de los últimos 7 años del área de influencia de la mina la esmeralda de la Multinacional CEMEX, utilizando imágenes LANDSAT 8 identificando la influencia que el proyecto minero ha generado en la cobertura vegetal. El objetivo principal de la planta minera de agregados de la multinacional CEMEX, ubicada en el corregimiento de Payandé, perteneciente al municipio de San Luis; es la exploración y explotación de minas de arena, piedra, carbón, yeso, calcáreas y calizas. Esto hace que la zona de estudio sea un sitio de remoción en masa del suelo y subsuelo, cambiando las características de la superficie del terreno. Mediante la hipótesis escogida para el estudio y por medio del uso de ArcGIS, se analizan 2 imágenes multiespectrales de los periodos 2013 y 2020. La clasificación supervisada por máxima probabilidad (máximum likelihood) permite la caracterización de la cobertura presente en cada una de las imágenes satelitales por medio de la identificando de la firma espectral del objeto sobre la superficie de la tierra. La clasificación máximum likelihood permite visualizar el cambio de cobertura en el Área de interés, validando las áreas intervenidas o afectadas, así como las recuperadas alrededor de la explotación
Idioma
Español
