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Título : Atlas de precipitación acumulada mensual durante el año 2020 y los efectos de la temporada huracanada activa en El Salvador
Autor : Universidad Dr. José Matías Delgado (UJMD)
García Guirola, Luis Alberto
Sagastume Amaya, Ana María
Palabras clave : Remote sensing
CHIRPS
Satellite precipitation
Monthly accumulated rainfall, El Salvador
Teledetección
CHIRPS
Precipitación satelital
Lluvia acumulada mensual, El Salvador
aplicaciones de R.
R applications.
Fecha de publicación : 7-jun-2021
Editorial : Universidad Dr. José Matías Delgado, Facultad de Agricultura e Investigación Agrícola “Julia Hill De O’sullivan”
Resumen : ABSTRACT With applications in agriculture, geology, cartography, industry and others, at present, remote sensing represents a tool of great relevance for society. Satellite precipitation products, such as CHIRPS products, are useful for monitoring accumulated monthly precipitation in multiple regions, including Central America. In this study, considering the influence of the Atlantic and Pacific hurricane season, data from satellite images was analyzed to create maps of accumulated monthly rainfall for the year 2020 in the territory of El Salvador. Using a processing through programming in R, twelve maps, associated with areas of greater susceptibility to floods and landslides, were generated for better management of natural disasters and early warning plans. REsumen:Con aplicaciones en la agricultura, geología, cartografía, industria y otros, en la actualidad, la teledetección representa una herramienta de gran relevancia para la sociedad. Los productos satelitales de precipitación, tal como los productos CHIRPS, son útiles para monitorear precipitación mensual acumulada en múltiples regiones, incluyendo Centroamérica. En este estudio, considerando la influencia de la temporada de huracanes del Atlántico y Pacífico, datos de imágenes satelitales fueron analizados para crear mapas de lluvia acumulada mensual del año 2020 en el territorio de El Salvador. Utilizando un procesamiento a través de programación en R, se generaron 12 mapas que fueron asociados a zonas de mayor susceptibilidad a inundaciones y deslizamientos para una mejor gestión de desastres naturales y planes de alerta temprana.
Descripción : Trabajo de Investigación de tercer año, para la Cátedra de Cambio Climático, de La Carrera de Ingeniería En Gestión Ambiental
URI : http://hdl.handle.net/10972/4436
Aparece en las colecciones: Facultad de Agricultura e Investigación Agrícola "Julia Hill de O´Sullivan"

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