Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un modelo de análisis de imágenes satelitales basado en redes neuronales profundas para poder identificar de forma automática el nivel socioeconómico de zonas urbanas, a través de la utilización de las imágenes obtenidas mediante el satélite estatal peruano PerúSat-1, las cuales fueron provistas al proyecto por la Comisión Nacional de Investigación y Desarrollo Aeroespacial (CONIDA). De esta manera, se buscó proveer una fuente alternativa y complementaria a los métodos manuales de recolección de datos demográficos para los casos en los que esta metodología tradicional no resulta conveniente de ejecutar por factores de tiempo y presupuesto. Para ello, el proyecto inicia con la conformación del corpus de datos utilizados para el entrenamiento del modelo de análisis de imágenes satelitales. Este conjunto de datos incorpora, además de imágenes satelitales de PerúSat-1 de la ciudad de Lima capturadas entre 2016 y 2020, una serie de etiquetas que indican el nivel de ingresos de cada manzana en dicha ciudad. Estas etiquetas son el resultado de un estudio elaborado por el Instituto Nacional de Estadística e Informática en el año 2019, tomando como base los datos obtenidos durante el Censo Nacional de Población y Vivienda de 2017. En el caso de las imágenes satelitales, este proceso consiste en la composición en imágenes de cuatro bandas (rojo, azul, verde e infrarrojo) de alta resolución y su posterior división en bloques cuadrados de 512 píxeles en cada dimensión; mientras que las etiquetas censales son organizadas en una base de datos relacional, de forma que puedan ser accedidas por el script para la integración de ambas fuentes de datos. Finalmente, se asigna a cada bloque de 512 x 512 píxeles una máscara con las etiquetas censales correspondientes a la zona capturada. Luego, se define un protocolo de preprocesamiento de los datos, en el que normalizan los parches de las imágenes satelitales, además de incrementar el tamaño del conjunto de datos, de modo que sean adecuados para el entrenamiento de los modelos desarrollados. Respecto a estos, se dispone de dos modelos de redes neuronales convolucionales para el análisis socioeconómico de las imágenes satelitales: el primero, encargado de segmentar semánticamente los techos observados en las imágenes; y el segundo que, recibiendo como entradas la imágen satelital original y la máscara de techos generada por el modelo anterior, detecta el nivel socioeconómico de cada manzana en dicha imagen. Así, se obtiene como resultado final una máscara de bits en la que se indica el nivel socioeconómico de cada manzana observada en la imagen satelital. Finalmente, para facilitar su acceso hacia el usuario final, se desarrolla una plataforma web, compuesta por una interfaz gráfica y una interfaz de programación de aplicaciones, que permite seleccionar, con la ayuda de un mapa en la interfaz gráfica, imágenes satelitales para que sean procesadas por los modelos de redes neuronales y puedan ser las máscaras generadas visualizadas en conjunto con la imagen original.

En un proyecto satelital, el desarrollo de una estación terrena es tan esencial como el desarrollo del satélite mismo. Debido a ello, para el proyecto PUCP-SAT1, desarrollado en el Instituto de Radioastronomía (INRAS) de la Pontificia Universidad Católica del Perú, se implementó una estación terrena que viene operando desde el 2013, cuando fueron lanzados el PUCP-SAT1 y el Pocket-PUCP. En aras del desarrollo de un nuevo proyecto satelital, se busca que la estación sea adaptable no solo a las especificaciones del nuevo satélite, sino que permita el monitoreo de otras misiones con especificaciones técnicas diferentes a los originales. Este trabajo presenta el diseño de una estación terrena modular, el cual, al igual que la estación terrena del INRAS y gran parte de las estaciones terrenas de instituciones educativas en el mundo, contempla una comunicación con satélites en bandas de frecuencias utilizadas por radioaficionados, además de comunicarse por medio de protocolos empleados por estos. Además, se opta por un enfoque modular de diseño, lo cual le confiere a la estación propiedades como flexibilidad y capacidad de mejora. Este enfoque además permite que el diseño propuesto pueda utilizarse como base para la formación de redes de estaciones terrenas que permitan el monitoreo de más de un satélite por una mayor cantidad de tiempo.

Identifica suelos degradados por salinidad, empleando imágenes de satélite de alta resolución espacial en cultivos de caña de azúcar de la Empresa Agroindustrial Pomalca; ubicada entre las coordenadas geográficas longitud oeste 79°26’-79°55’ y latitud sur 6°40’-6°51’. Se utiliza datos de imágenes del sensor HRG-2, TM y ETM+ que corresponden a los satélites Spot-5, Landsat-5 y Landsat-7, respectivamente; y datos de campo de conductividad eléctrica (CE) del suelo proporcionados por la Empresa Agroindustrial Pomalca. Se estima la reflectancia de la superficie del suelo, Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) e Índice de Salinidad (IndSal) a partir de las imágenes, con la aplicación del software de procesamiento de imágenes ENVI 4.5 y el lenguaje de programación IDL. / Tesis

Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Mecánica / El presente trabajo estudia el uso de algoritmos genéticos para automatizar el diseño del sistema de control térmico pasivo de un nanosatélite tipo CubeSat de 3U en una configuración HotCase. Una metodología de tres pasos es propuesta. En el primer paso, las soluciones candidatas se representan por medio un mosaico de dos materiales diferentes distribuidos sobre las caras externas de un satélite tipo CubeSat. Estas soluciones son evaluadas utilizando el método de los elementos finitos (FEM) y clasificadas de acuerdo a su capacidad de cumplir los requerimientos de temperatura considerados para la misión. En un segundo paso se construye un modelo a escala del mejor individuo. Se realiza un ensayo térmico del modelo creado, describiendo el montaje y la electrónica necesaria para obtener la información de emperatura sobre las caras del CubeSat. En un tercer paso la simulación es adaptada utilizando los datos obtenidos en el ensayo térmico con el propósito de validar el proceso de optimización. Para este procedimiento se actualizan los parámetros con los cuales se analiza la solución optimizada ajustándolos a los utilizados en el ensayo experimental. Las diferencias entre los resultados de simulación y los obtenidos a través del ensayo térmico se encuentran en el orden de los 1,45 (K) para las caras que apuntan directamente al sol y 2,4 (K) para las caras que están directamente apuntando a la superficie terrestre. Ambos resultados considerando un error cuadrático medio. También se observó que el diseño optimizado presenta una disminución de 5 (K) comparado con un diseño definido por un usuario que considera los mismos materiales. También se estudia el efecto de la pintura sobre la superficie del CubeSat, donde se observa que el diseño optimizado reduce la temperatura en 8 (K) comparado con un satélite sin pintar (paredes de aluminio expuestas al ambiente).

Las imágenes captadas por los sensores a bordo de los satélites de observación terrestre antes de que puedan ser utilizadas tienen que pasar por una serie de correcciones que dependerán del uso final que se quiera hacer de ellas. Esta investigación trata sobre la corrección del sombreado topográfico, la cual trata de disminuir las sombras presentes en la imagen principalmente en zonas de relieve abrupto. Las sombras dificultan la interpretación visual de cubiertas de interés así como la clasificación digital como en nuestro caso que pretendemos discriminar cuerpos de agua, que por su baja respuesta espectral se confunden con las sombras presentes en la imagen de satélite Se han analizado tres de los principales métodos de los muchos que se han propuesto para este fin aplicándolos a una sub-escena de una imágenes Landsat ETM+ perteneciente a la cuenca alta del río Chillón, mediante el empleo de programas informáticos de tratamiento digital de imágenes de satélite y de sistemas de información geográfica, haciendo uso de sus lenguajes de programación y del álgebra de mapas lo cual ha permito tener un control detallado durante el proceso de corrección.

En el presente trabajo, utilizamos la ciencia de la teledetección por ser una herramienta particularmente valiosa para obtener datos relevantes sobre el Suelo. El objetivo de este trabajo es estimar la salinidad del suelo con el uso de imágenes de satélite y su validación con los datos in-situ de conductividad eléctrica (CE) del suelo. Las áreas de estudio en este trabajo fueron cuatro: San Antero, La Viña, Saltur y Ucupe ubicadas en el distrito de Cayalti, Nueva Arica y Zaña, respectivamente. Estas áreas de estudio se encuentran en la cuenca de Zaña de la provincia de Chiclayo en la región de Lambayeque. En este trabajo se usaron imágenes de satélite procedente de los sensores ASTER, TM y ETM+ que fueron procesados y analizados usando el software de procesamiento de imágenes ENVI 4.5 y el lenguaje de programación IDL 7.0. Se determinó los componentes principales, el índice de sal (IndSal), el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) y las reflectancias espectrales de las bandas imágenes para correlacionarlos con los datos in-situ de la CE del suelo mediante el análisis de regresión lineal simple y múltiple y obtener modelos de la CE del suelo estimada. El análisis de regresión lineal múltiple presento mejores resultados que el análisis de regresión lineal simple. Para el área de La Viña se obtuvieron tres modelos de regresión lineal múltiple, el primer modelo se obtuvo al correlacionar los valores de la CE del suelo, el NDVI, el IndSal y el segundo componente principal (PC2) de la imagen ASTER obteniéndose un coeficiente de correlación negativa de - 0.87. El segundo modelo se obtuvo al correlacionar los valores de la CE del suelo, el NDVI y las reflectancias espectrales de las bandas 5 y 7 de la imagen ETM+ obteniéndose una correlación negativa de - 0.89. El tercer modelo se obtuvo al correlacionar los valores de la CE del suelo, el NDVI y las reflectancias espectrales de las bandas 5 y 7 de la imagen TM obteniéndose una correlación negativa de - 0.80. Para el área de San Antero se obtuvo un modelo de regresión lineal múltiple que se obtuvo al correlacionar los valores de la CE del suelo, el NDVI y las reflectancias espectrales de las bandas 3 y 7 de la imagen TM obteniéndose una correlación negativa de - 0,92. Para el área de Saltur se obtuvo un modelo de regresión lineal múltiple que se obtuvo al correlacionar los valores de la CE del suelo y las reflectancias espectrales de las bandas 5 y 7 de la imagen TM obteniéndose un coeficiente de correlación de 0,75. Para el área del Ucupe se obtuvo un modelo de regresión lineal múltiple que se obtuvo al correlacionar los valores de la CE del suelo, las reflectancia espectrales de las bandas 5 y 7 de la imagen TM obteniéndose un coeficiente de correlación de 0,82. A partir de los modelos obtenidos de la estimación de la CE del suelo se generaron mapas temáticos de la distribución espacial de la CE del suelo estimada para cada área de estudio. -- Palabras claves: Imágenes satelitales, NDVI, IndSal, CE, ASTER, TM y ETM.

Los satélites de alto rendimiento (HTS, por sus siglas en inglés) que operan en Banda Ka ofrecen ventajas significativas sobre los sistemas convencionales de Bandas C y Ku, entre las que destaca el mayor ancho de banda en los servicios hacia el usuario final. Por el contrario, la principal desventaja se debe principalmente a las degradaciones que sufren los enlaces frente a condiciones de lluvia, en especial en zonas tropicales como Sudamérica. Sin embargo con una correcta planificación y la implementación de los equipos de tierra con un diseño apropiado, podemos mitigar estos efectos manteniendo la eficiencia que caracteriza a este tipo de tecnología. El presente trabajo de tesis, busca evaluar la Banda Ka para la prestación de servicios fijos por satélite en el Perú, brindando una metodología de análisis técnico con la finalidad que sector público y privado puedan considerarlo en futuros proyectos relacionados con el despliegue de servicios de banda ancha satelital en el país, en complemento con el actual despliegue de la Red Dorsal Nacional de fibra óptica, además de las tecnologías de acceso móvil de última generación como es el caso de las redes 3G y 4G. La investigación se basa en la utilización de los esquemas de modulación y codificación de los estándares DVB-S2 y DVB-RCS2. En primer lugar se hace una descripción de los sistemas de comunicación por satélite, y se fundamenta la utilización de la Banda Ka mediante un análisis comparativo de los HTS con los satélites convencionales. Seguidamente, se realiza el cálculo predictivo de los índices de atenuación por lluvia para cada una de las capitales de departamento, mediante los modelos matemáticos de las recomendaciones P.618-9, P.838-3 y P.837-6 de la ITU. Luego, se utilizan estos resultados como datos de entrada para el desarrollo de los cálculos de enlace, en los cuales se evalúan los esquemas de modulación y codificación existentes en los estándares DVB-S2 y DVB-RCS2, obteniendo como resultado los niveles de disponibilidad alcanzables por cada ciudad, los niveles de eficiencia y por último los lineamientos de modulación y codificación a considerar en los equipos de tierra, frente a condiciones de lluvia. / Tesis

El trabajo realizado en la presente tesis consiste en el análisis y dimensionamiento de una solución satélite para la reducción de la brecha digital existente en el Perú, donde los sectores objetivos son las poblaciones rurales y entidades del Estado. En el primer capítulo, se desarrolla la problemática actual que lleva al aislamiento digital de las poblaciones rurales, y se describe el porqué de la inviabilidad de conectividad a través de soluciones de microondas o fibra óptica. Asimismo, se identifican a las entidades del Estado que, actualmente, hacen uso de soluciones satelitales contratando conectividad a entidades privadas. Luego, se expone el estado del arte de la tecnología satelital en el Perú y de los países más cercanos a nuestra realidad socioeconómica. Finalmente, se exponen el objetivo general y los objetivos específicos. En el segundo capítulo, se desarrolla la teoría necesaria para comprender un sistema satelital. Para ello, se describen los satélites de comunicaciones, las órbitas espaciales útiles, los centros espaciales existentes y los lanzadores espaciales actuales. Además, se revisan los estándares de distribución de contenido satelital y las consideraciones necesarias para el cálculo de un enlace satelital. En el tercer capítulo, se define la región de cobertura satelital en base a los centros poblados y entidades del Estado que serán beneficiaros de los servicios satelitales. Por un lado, se identifican las localidades rurales con población menor a 300 y mayor a 50 habitantes, en base a datos actuales proporcionados por los tres siguientes entes del Estado: Osiptel, Fitel y el INEI. Además, haciendo uso de indicadores de crecimiento demográfico se realiza la proyección de la población a ser atendida, durante la vida útil del satélite. Por otro lado, se identifican a las entidades del Estado que requieren de servicios de telecomunicaciones, para poder determinar la capacidad necesaria. Posteriormente, los centros poblados encontrados son georreferenciados en un mapa geográfico, para determinar la cobertura satelital necesaria. Después, se identifican los servicios de telecomunicaciones que brindarán a las localidades rurales, pudiendo ser estos los siguientes: teleeducación, telemedicina, etc. Luego, se dimensiona la capacidad necesaria para brindar estos servicios mediante aproximaciones de tráfico de datos. Asimismo, se identifica la cantidad de tráfico que puede transmitir un transponder satelital en ida y retorno, para dimensionar la cantidad de huellas necesarias que permitan satisfacer la demanda de tráfico de las entidades del Estado y de los centros poblados. Adicionalmente, se identifica el rango de frecuencias en banda Ka a ser usado por el satélite de comunicaciones y se propone la arquitectura general que tendrá la red. Finalmente, se desarrollan los cálculos de enlace para cada huella satelital en base a lo determinado anteriormente, lo cual permitirá conocer las disponibilidades de enlace. En el cuarto capítulo, se desarrolla la evaluación económico-social en base a los siguientes estudios: un estudio de rentabilidad privada y otro de rentabilidad social. Luego, para evaluar la factibilidad de adquisición de un satélite de comunicaciones para el Perú, se calcula el flujo de caja y mediante identificadores de rentabilidad como el TIR y el VAN se evalúa la posibilidad de una inversión puramente pública o mediante una APP (Asociación Público-Privada). Por último, se presentan las conclusiones y recomendaciones en base a los resultados obtenidos. / Tesis

Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Aplica un modelo físico de corrección atmosférica a los datos imágenes del sensor AVHRR/3 (Advanced Very High Resolution Radiometer) a bordo del satélite NOAA-16 (National Oceanic and Atmospheric Administration) para el área de estudio que abarca el Perú. El territorio peruano se ubica en las latitudes de 0° 02' 00" S a 18°21'03" S y las longitudes de 81°19'35" W a 68°39'00" W. Los datos imágenes AVHRR/3 – NOAA-16 utilizados son de formato LAC (Local Area Coverage) de Level 1b que contiene dos cabeceros auxiliares y las imágenes originales de los 5 canales en 10 bits. El primer cabecero consiste de 512 bytes y está en ASCII (American Standard Code for Information Interchange), el segundo cabecero consiste de 15872 bytes y está en binario. El procesamiento inicial de los datos imágenes de los canales 1 y 2 del sensor AVHRR/3 consiste en la calibración radiométrica, corrección atmosférica y corrección geométrica. Los coeficientes de calibración radiométrica se encuentran disponibles en el cabecero del archivo de datos LAC. La corrección atmosférica para los canales 1 y 2 es aplicada usando el modelo físico SMAC (Simplified Method for the Atmospheric Correction of Satellite Measurements in the Solar Spectrum). El algoritmo SMAC, originalmente en lenguaje C, ha sido obtenido y compilado en el lenguaje de programación IDL. Se ha estimado la reflectancia fuera de la atmósfera o reflectancia TOA (Top of Atmosphere,), luego la reflectancia de la superficie del suelo y finalmente se ha estimado el NDVI del área de estudio, usando la técnica de Compuesto de Valores Máximos (CVM). Se ha comparado el valor promedio del NDVI–AVHRR/3 y del NDVI–MODIS/TERRA, ambos de 32 días, obteniéndose porcentajes de errores menores que 35% y son aceptables. Los resultados de este trabajo servirán para el desarrollo del sistema de vigilancia de la sequía usando datos imágenes de satélites. Es decir, los algoritmos de calibración, corrección atmosférica y geométrica se aplicarán a toda la base de datos imágenes AVHRR-NOAA en el periodo 1981-2012. / Tesis

Las imágenes captadas por los sensores a bordo de los satélites de observación terrestre antes de que puedan ser utilizadas tienen que pasar por una serie de correcciones que dependerán del uso final que se quiera hacer de ellas. Esta investigación trata sobre la corrección del sombreado topográfico, la cual trata de disminuir las sombras presentes en la imagen principalmente en zonas de relieve abrupto. Las sombras dificultan la interpretación visual de cubiertas de interés así como la clasificación digital como en nuestro caso que pretendemos discriminar cuerpos de agua, que por su baja respuesta espectral se confunden con las sombras presentes en la imagen de satélite Se han analizado tres de los principales métodos de los muchos que se han propuesto para este fin aplicándolos a una sub-escena de una imágenes Landsat ETM+ perteneciente a la cuenca alta del río Chillón, mediante el empleo de programas informáticos de tratamiento digital de imágenes de satélite y de sistemas de información geográfica, haciendo uso de sus lenguajes de programación y del álgebra de mapas lo cual ha permito tener un control detallado durante el proceso de corrección.