Estimación de biomasa aérea y carbono forestal con imágenes satelitales landsat 9 (2023) en bosques naturales de Tingo María – Perú

Alva Rodriguez, Yovar

Estimación de biomasa aérea y carbono forestal con imágenes satelitales landsat 9 (2023) en bosques naturales de Tingo María – Perú

dc.contributor.advisor	Tello Zevallos, Wilfredo
dc.contributor.advisor	Alvarez Melo, Jorge Birino
dc.contributor.author	Alva Rodriguez, Yovar
dc.date.accessioned	2026-02-05T18:39:42Z
dc.date.available	2026-02-05T18:39:42Z
dc.date.issued	2025
dc.description.abstract	El objetivo del estudio fue estimar la biomasa aérea, el carbono forestal y el CO₂ del Bosque Reservado de la Universidad Nacional Agraria de la Selva (BRUNAS) utilizando imágenes satelitales Landsat 9 (2023). Se aplicó una metodología basada en inventarios forestales de 96 parcelas, ecuaciones alométricas, análisis de índices de vegetación (NDVI, SAVI y EVI) y el criterio de información de Akaike (AIC) para identificar la ecuación más eficiente en la estimación de biomasa. Las imágenes fueron preprocesadas mediante el software ArcGIS Pro y Python, y se establecieron correlaciones y regresiones estadísticas entre los índices espectrales y la biomasa obtenida en campo. Los resultados mostraron una biomasa promedio de 381,56 t·ha⁻¹, un contenido medio de carbono de 179,33 t·ha⁻¹ y un equivalente de 658,15 t·ha⁻¹ de CO₂, evidenciando la alta capacidad del BRUNAS como sumidero de carbono. El NDVI presentó la mejor correlación con la biomasa (r = 0,92; R² = 0,82), seguido del SAVI (r = 0,87), mientras que el modelo de potencia fue el más eficiente para la predicción, siendo seleccionado por su menor AIC (108,97). En conclusión, el uso de imágenes Landsat 9 y de índices espectrales demostró ser una herramienta confiable para el monitoreo de biomasa, carbono y CO₂ en ecosistemas tropicales, contribuyendo a la gestión forestal sostenible y a la mitigación del cambio climático
dc.format	application/pdf
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.14292/3481
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Nacional Agraria de la Selva
dc.publisher.country	PE
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.source	Universidad Nacional Agraria de la Selva
dc.source	Repositorio Institucional - UNAS
dc.subject	Biomasa aérea
dc.subject	Carbono forestal
dc.subject	Teledetección
dc.subject	Landsat 9
dc.subject	Índice de vegetación
dc.subject.ocde	https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.02
dc.title	Estimación de biomasa aérea y carbono forestal con imágenes satelitales landsat 9 (2023) en bosques naturales de Tingo María – Perú
dc.type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
renati.advisor.dni	45571102
renati.advisor.dni	20039637
renati.advisor.orcid	https://orcid.org/0000-0002-8659-1715
renati.advisor.orcid	https://orcid.org/0000-0002-9103-7460
renati.author.dni	73049836
renati.discipline	821046
renati.juror	Vergara Palomino, Jorge Luis
renati.juror	Roca Capcha, Maribel Flora
renati.juror	Dionisio Armas, José Antonio
renati.level	https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.type	https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.discipline	Ingeniería Forestal
thesis.degree.grantor	Universidad Nacional Agraria de la Selva. Facultad de Recursos Naturales Renovables
thesis.degree.name	Ingeniero Forestal