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Corrección de temperatura en el altiplano peruano utilizando análisis Wavelet Multiresolución sobre datos adquiridos por percepción remota
dc.contributor.advisor | García Villanueva, Jerónimo | |
dc.contributor.advisor | Quiroz Guerra, Roberto Abdiel | |
dc.contributor.author | Barreda Polar, Carolina Elena | |
dc.date.accessioned | 2017-01-10T20:14:22Z | |
dc.date.available | 2017-01-10T20:14:22Z | |
dc.date.issued | 2015 | |
dc.identifier.other | P40.B37-T BAN UNALM | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12996/2172 | |
dc.description | Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Meteorología Aplicada | es_PE |
dc.description.abstract | Datos de temperatura de día y de noche, estimados por MODIS, fueron corregidos para obtener la temperatura máxima y mínima del aire, en la región del Altiplano peruano, en el periodo 2001-2012. El modelo conceptual basado en el análisis wavelet multiresolución, propone el ensamble entre las señales de temperatura de MODIS y la temperatura medida en estación. Imágenes MODIS-LST (MOD11C2) de temperatura de día y de noche, de libre disponibilidad, fueron descargadas y los pixeles correspondientes a 10 estaciones meteorológicas con información de temperatura máxima y mínima (SENAMHI), fueron extraídos. La descomposición en cascada permitió obtener los componentes de tendencia y detalle de las señales de temperatura, hasta el 5to nivel de descomposición, usando el filtro Haar. La entropía multiescala posibilitó identificar los niveles de descomposición idóneos, en el 4to nivel para la corrección de temperatura de dia y en el 3er nivel para la corrección de temperatura de noche. La temperatura corregida se obtuvo a partir de la señal de tendencia, de la serie de temperatura de MODIS y la señal de detalle, proveniente de la serie de Estación Meteorológica. De acuerdo a los indicadores estadísticos, el proceso de corrección de señales de temperatura, permitió corregir las series de temperatura de día y de noche de MODIS, en el 4to nivel (RMSE = 1.3) y 3er nivel (RMSE = 4.32), respectivamente. No obstante, de acuerdo al análisis de Entropía Multiescala, la corrección propuesta, mejoró la calidad de los datos de temperatura de día, pero no los de temperatura de noche. | es_PE |
dc.description.uri | Tesis | es_PE |
dc.format | application/pdf | en_US |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Nacional Agraria La Molina | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.source | Universidad Nacional Agraria La Molina | es_PE |
dc.source | Repositorio institucional - UNALM | es_PE |
dc.subject | Percepcion remota | es_PE |
dc.subject | Análisis wavelet multiresolución | es_PE |
dc.subject | Perú | es_PE |
dc.subject | Zona de montaña | es_PE |
dc.subject | Temperatura del aire | es_PE |
dc.subject | Medición | es_PE |
dc.subject | Sensores | es_PE |
dc.subject | Instrumentos de medición | es_PE |
dc.subject | Modelos matemáticos | es_PE |
dc.subject | Análisis de datos | es_PE |
dc.subject | Evaluación | es_PE |
dc.subject | Altiplano peruano | es_PE |
dc.title | Corrección de temperatura en el altiplano peruano utilizando análisis Wavelet Multiresolución sobre datos adquiridos por percepción remota | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | en_US |
thesis.degree.discipline | Meteorología Aplicada | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado | es_PE |
thesis.degree.name | Magister Scientiae - Meteorología Aplicada | es_PE |
thesis.degree.level | Maestría | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.09 | es_PE |
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