Memoria para optar al título profesional de Ingeniero en Recursos Naturales Renovables / El roble (Nothofagus obliqua (Mirb.) Oerst.) es una de las especies arbóreas más abundantes en los bosques del centro-sur de Chile, y posee un gran potencial de producción forestal, sin embargo, su distribución se ha visto seriamente amenazada debido a la habilitación de tierras agrícolas y plantaciones forestales exóticas. El crecimiento de esta especie se evalúa usualmente mediante modelos dasométricos basados en información in-situ, sin embargo, el uso de la teledetección se muestra como una valiosa alternativa a la hora de representar procesos biofísicos vinculados al crecimiento de la vegetación. El propósito de esta investigación es analizar la información del crecimiento volumétrico de rodales de Nothofagus obliqua con información derivada de sensores remotos como predictores de las condiciones ambientales en la precordillera de los Andes de la Región del Maule. Se definieron 100 parcelas de al menos 200 m2 distribuidos en diferentes índices de ocupación donde se tomaron datos dasométricos y dendrocronológicos para el cálculo del crecimiento. Se evaluaron 17 predictores topográficos derivados de datos LiDAR y tres predictores espectrales, GNDVI, NVDI y fracción evaporativa derivadas de seis imágenes del sensor ASTER que abarcaban un periodo de 10 años. De estos se derivaron además estadígrafos básicos además de matrices de ocurrencia y co-ocurrencia generando un total de 74 predictores espacio-temporales. Un modelo de regresión que representa el diagrama de densidad de manejo fue generado con los datos de crecimiento anual periódico y de densidad relativa (R2= 0,91). Los residuos de este modelo fueron utilizados como variable dependiente en la predicción ya que representan la incerteza de este modelo presumiblemente asociada a la condición de sitio. A la variable dependiente se le aplicaron técnicas de minería de datos para determinar aquellos predictores que presentaban una correlación significativa. Se determinaron 8 predictores, siendo el máximo de GNDVI y amplitud de fracción evaporativa, en conjunto, los que explicaban de mejor manera el comportamiento de los residuos. El primer predictor se asocia a los procesos de absorción de radiación fotosintéticamente activa mientras que el segundo explica las condiciones de estrés hídrico del sitio, dos factores relacionados directamente con el crecimiento de los árboles. Estas relaciones fueron analizadas bajo distintos rangos de densidad relativa. Sobre 60%, la amplitud de fracción evaporativa muestra un coeficiente de correlación de Pearson (R) de 0,39. Para el predictor máximo de GNDVI la correlación fue de 0,55 y 0,44 para densidades inferiores al 40% y superiores al 80% respectivamente. En otros rangos de densidades relativas, para ambos predictores, no se obtuvieron correlaciones significativas. Los predictores espacio-temporales fueron las que mostraron mayor correlación con los datos de crecimiento mientras que la los predictores estructurales y morfométricos derivados de la información LiDAR fue descartada.

Memoria para optar al título profesional de Ingeniera en Recursos Naturales Renovables / Las formaciones de bosque y matorral en el norte de Chile, si bien son escazas, son importantísimas para la biodiversidad y los ciclos de la tierra. A pesar de esto, su evolución y cambios no han sido suficientemente estudiados, incluidos los factores que propician su deforestación. En este contexto, el principal objetivo de este estudio fue desarrollar una metodología para construir el escenario de deforestación de formaciones leñosas entre los años 2003-2013, y entre los años 2014-2113, para el norte de Chile. Se utilizaron imágenes satelitales Landsat 5 y Landsat 8, de los años 2003, 2008 y 2013, de las regiones de Arica y Parinacota, Tarapacá, Antofagasta y Atacama. Las imágenes fueron procesadas y agrupadas en un mosaico para cada año, zonificándose en función de NDVI y clasificándose en diferentes coberturas. Se determinó la magnitud y distribución de los cambios en las coberturas de bosque y matorral. Posteriormente, se identificaron los motores de deforestación proyectándose al periodo 2014-2113, junto con la proyección de la deforestación. La deforestación bruta de bosque y matorral fue de 75.903 ha y 577.338 ha, respectivamente. La reforestación de bosque y matorral fue de 110.181 ha y 716.898 ha, respectivamente. Se cuantificó un aumento neto de 34.279 ha para bosques y 139.560 ha para matorrales. En concreto, entre los años 2003 y 2013 hubo un aumento de 1,49% en la superficie de bosque y un aumento de 3,23% de matorral entre las regiones de Arica y Parinacota y Atacama. La tala, extracción de madera y la agricultura son los principales motores de deforestación en el norte de Chile. La agricultura con una leve tendencia al alza no debería representar un motor importante de deforestación en el futuro. La superficie de bosque se acabaría en el año 2038 y la superficie de matorral se acabaría el año 2030. El método de predicción según el promedio anual histórico es el más acertado para proyectar la deforestación. En conclusión, no existe una pérdida neta de formaciones leñosas en el norte de Chile, ya que la reforestación es mayor a la deforestación. Sin embargo, antes del 2040 se podrían agotar las formaciones leñosas si no se establecen medidas para su protección.

Memoria para optar al título profesional de Ingeniero en Recursos Naturales Renovables / La conservación de la biodiversidad es reconocida como un objetivo importante a nivel mundial, sin embargo, ésta se ha concentrado a nivel de genes, poblaciones y especies, por lo que se ha destacado la necesidad de considerar el nivel ecosistémico y en especial, de incorporar a la funcionalidad ecosistémica. En este trabajo se propone un Índice de Valor Ecológico (IVE) como una evaluación a nivel ecosistémico, que reúne a tres componentes: la diversidad de plantas como componente estructural, así como la productividad primaria y la fracción evaporativa como componentes funcionales, por estar relacionadas al ciclo del carbono y el agua, respectivamente. El IVE fue estimado en Unidades Territoriales Homogéneas (UTH) con un bajo nivel de perturbación ubicadas entre los 1.000 y 3.250 msnm en la zona central de Chile, en donde se estimó la cobertura de las especies vasculares dominantes durante el año 2009. La productividad y la fracción evaporativa fueron evaluadas mediante series temporales de 12 años construidas en base a imágenes satelitales Landsat. Se evaluó la correlación existente entre los tres componentes y se modeló el índice en base a variables geomorfológicas y climáticas. Las series temporales de ambas funciones ecosistémicas muestran un comportamiento estacional y variabilidad interanual en respuesta a condiciones climáticas. La correlación entre los componentes fue baja o nula (R≤0,21), lo que indica que cada uno de ellos aporta información complementaria. Se estableció un modelo predictivo del IVE en base a variables hidro-geomorfológicas considerando la elevación, la distancia vertical a cursos de agua y la precipitación media mensual de verano. El modelo alcanzó un ajuste medio (R2=0,47) lo que puede explicarse, entre otras razones, por haber considerado solo a las especies dominantes en la medición de la diversidad de plantas y por la baja resolución espacial que cuenta la precipitación utilizada como variable predictora. Se estimó el índice para todas las UTH así como para toda las zonas vegetadas de la comuna de San José de Maipo. El IVE es una propuesta novedosa de la evaluación integral de ecosistemas mediterráneos que posee la ventaja de evaluar de forma sistemática el funcionamiento de un ecosistema durante periodos de tiempo extensos. Esto permite entregar un valor que no es predecible por enfoques convencionales basados en representaciones estáticas basadas en la estructura y composición del ecosistema. El IVE se podría utilizar para el análisis de la degradación, así como para el monitoreo de sitios de interés.

Los radares de apertura sintética basados en tierra (GB-SAR) son instrumentos que, aun siendo relativamente jóvenes, se utilizan con éxito para monitorizar operacionalmente deslizamientos de tierra. Por otra parte, el manto nivoso se ha estudiado tradicionalmente a nivel local con sensores invasivos o con radares de onda continua. El trabajo presentado en esta tesis contribuye a la conjunción de ambos campos: el uso de sensores GB-SAR para la monitorización del manto nivoso. En los capítulos 5, 6 y 7 se muestran las tres técnicas desarrolladas: cálculo de la altura del manto nivoso, cálculo del volumen de nieve desplazado en una avalancha, y detección y clasificación de avalanchas.La altura del manto nivoso se calcula a partir de la fase interferométrica diferencial de dos adquisiciones SAR consecutivas bajo la hipótesis de nieve seca y asumiendo un modelo de nieve de una capa. El volumen desplazado en una avalancha se obtiene mediante la resta de dos modelos del terreno digitales (DTM) generados justo antes y después del fenómeno avalancha. Los DTMs se obtienen con el modo topográfico del instrumento: dos antenas separadas una cierta distancia reciben simultáneamente los ecos de una tercera antena que transmite. La tercera técnica de monitorización, detección y clasificación de avalanchas, se realiza mediante la magnitud de la coherencia compleja entre dos imágenes SAR consecutivas. Las avalanchas de nieve presentan valores de coherencia muy bajos en el área afectada, que puede ser identificada mediante un modelo basado en características morfológicas y estadísticas. En la presente tesis se presenta un innovador algoritmo para la detección y clasificación de avalanchas.El GB-SAR del Joint Research Centre, una vez mejorado para permitir su uso continuado 24h al día y 7 días a la semana (capítulo 3), ha sido utilizado para desarrollar y verificar las técnicas mencionadas anteriormente. Se han realizado medidas durante seis inviernos, que han proporcionado más de 120000 imágenes SAR a una frecuencia aproximada de 12 minutos por imagen. Se han estudiado dos emplazamientos, cada uno con características diferentes con el fin de verificar el uso operativo de las técnicas bajo condiciones reales. Los resultados muestran que la obtención de la altura del manto nivoso es posible pero su aplicación está limitada al campo experimental ya que su uso está condicionado por fuertes restricciones. Un estudio de viabilidad posteriormente confirmado con medidas muestra, en cambio, las limitaciones de precisión de los instrumentos GB-SAR para obtener una estima del volumen de nieve desplazado en una avalancha. Finalmente, la técnica más prometedora es la de detección y clasificación de avalanchas, la cuál se demuestra factible y robusta desde un punto de vista operativo y práctica desde una perspectiva de usuario final. / Ground-based synthetic aperture radars (GB-SAR) are instruments that, although relatively young, are operationally used to monitor landslides with sub-millimetre accuracy. There are however other application fields that deserve some attention. Monitoring of the snow cover and, in particular, of those processes associated with the snow avalanches are a clear example of this. To date, monitoring of the snow cover has been traditionally carried out at local scale either with invasive sensors or with continuous wave (CW) radars, while at wider scales air- or satellite-borne sensors have been employed. The work presented in this PhD thesis is a first attempt to study the potential use of GB-SAR sensors to monitor the snow cover. Three techniques for monitoring snow cover with GB-SAR are presented through Chapters 5, 6 and 7: snow height retrieval, snow avalanche volume retrieval and avalanche events detection and classification.Snow height is retrieved by using the differential interferometric phase of two consecutive SAR acquisitions under the assumption of single layer model and dry snow conditions. The volume displaced in a snow avalanche is computed by subtracting two digital terrain models (DTM) generated immediately before and after the avalanche event.DTMs are obtained with the topographic interferometric mode of the instrument: a spatial base line separates two antennas that simultaneously receive the echoes of a third transmitting antenna. The third monitoring technique, avalanche detection and classification, is achieved identifying low-coherence anomalies in the coherence image between two successive SAR acquisitions. Snow avalanches present a low-coherence signature that can be identified by a morphological and statistical parameter model. A novel detection and classification scheme for snow avalanches is proposed.The Joint Research Centre's GB-SAR sensor, upgraded to allow continuou operation 24 hours a day 7 days a week, also as part of the work of this thesis (Chapter 3), was used to develop and assess the before mentioned techniques. Measurements were carried out during six winters, providing more than 120000 SAR images at a rate of one image every 12 minutes approximately. Two test sites were studied, each with different characteristics in order to assess under real conditions the operational use of the monitoring techniques. Results show that snow height retrieval is achievable but remains, for the moment, an on-going research topic due to strong constraints limiting its use. A feasibility study is presented showing the accuracy limitations of GB-SAR to compute the snow volume involved in an avalanche. Finally, the most promising technique is snow avalanche detection and classification, which is demonstrated to be feasible and robust from an operational point of view and practical from an end user perspective.

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Memoria para optar al título de Geógrafa / La minería es una de las principales actividades que sustenta el sistema económico chileno. El cobre ha convertido a Chile en una potencia minera a nivel mundial. A pesar del progreso económico que ha permitido la actividad, gran parte de las ciudades mineras se enfrentan a problemas ambientales y sociales, por lo que constantemente están en la disyuntiva de si serán sustentables a través del tiempo. Paralelamente, las ciudades chilenas y centros administrativos menores se encuentran en un proceso constante de crecimiento. Crecimiento, que ha ocurrido a través de procesos de cambios de usos y coberturas de suelos, transformando principalmente espacios naturales o seminaturales en urbanos. Por esta razón, este estudio busca entender los cambios de usos de suelo y los procesos de expansión urbana en la Provincia de Los Andes, Región de Valparaíso, entre los años 1986 y 2016, con el fin de estimar en qué medida los cambios son influenciados por la actividad minera en la Provincia. Para el desarrollo de este estudio se obtuvieron, en primer lugar, las coberturas de uso de suelo de cuatro imágenes LANDSAT de los años 1986, 1996, 2006 y 2016 y a través de una clasificación supervisada se obtuvieron las superficies de los distintos usos de suelo para los distintos períodos de años. Posteriormente se verificaron los resultados por medio de una matriz de confusión y del índice estadístico de KAPPA. Se concluye, en primer lugar, determinando los principales cambios en los usos de suelo desde el año 1986 al año 2016, estableciendo las ganancias y pérdidas de los usos de suelo urbano, y estimando la relación entre el crecimiento urbano y la actividad minera en la Provincia de Los Andes.

Estima la distribución espacial de la evapotranspiración real a partir de datos imágenes, utilizando el modelo de balance de energía SEBAL (Surface Energy Balance for Land) propuesto por Bastiaanssen (1995). El área de estudio comprende el Valle de Pampas, ubicado en el distrito de Pampas, capital de la provincia de Tayacaja, al norte de la región Huancavelica, en el Perú. El modelo está basado en la estimación de los componentes de la ecuación del balance de energía en la superficie del suelo y la estimación de los flujos de energía a partir de datos imágenes que registran información en las regiones del visible, infrarrojo cercano e infrarrojo térmico del espectro electromagnético. Para implementar el modelo SEBAL, se adquirieron tres datos imágenes multiespectrales provenientes del sensor Thematic Mapper (TM) a bordo del satélite Landsat 5 (21/06/200, 03/06/2005, 07/08/2011). Además, se adquirieron datos meteorológicos provenientes del servicio nacional de Hidrología y meteorología (SENAMHI) y un modelo de elevación digital ASTER GDEM. El procesamiento, análisis, e interpretación de los datos imágenes fueron tratados usando el lenguaje de programación IDL y el software ENVI v5.2 Entre los resultados, se obtuvieron en primer lugar, los parámetros de entrada del modelo, tales como: el índice vegetación de diferencia normalizada (NDVI), el índice de área foliar (IAF), el índice de vegetación ajustado al suelo (SAVI), el albedo de superficie, emisividad de la superficie (ε଴) y la temperatura de la superficie del suelo, estimados a partir de los datos imágenes multiespectrales. Luego, se estimaron los componentes del balance de energía como son la radiación neta, flujo de calor del suelo, flujo de calor sensible, flujo de calor latente. Finalmente, se estimó la evapotranspiración como residuo de la ecuación de balance de energía en la superficie. Los resultados muestran que valores de NDVI para la fecha del 21 de junio del 2000, oscilan entre [0.104 - 0.840] con una media de 0.584. Para la imagen del 03 de junio del 2005 los valores oscilan [0.096 - 0.846], con una media de 0.553, mientras que para la imagen del 07 de agosto del 2011 los valores de NDVI varían entre [0.068- 0.851] con una media de 0.499. Los valores obtenidos para el albedo de la superficie del suelo dentro del valle de pampas oscilan entre [0.040 - 0.141] para la fecha del 21 vi de junio del 2000, entre [0.039 - 0.165] para la fecha del 03 de junio del 2005 y entre [0.046 - 0.1932] para la fecha 07 de agosto del 2011. Por otro lado, también fueron estimados los componentes de la ecuación de balance de energía en la superficie del suelo, es decir, la radiación neta, el flujo de calor sensible, flujo de calor latente. Los resultados obtenidos muestran que los valores de radiación neta para la fecha del 21 de junio del 2000 oscilan entre [478.07 – 565.95 W/m2], para la fecha del 03 de junio del 2005 los valores oscilan entre [424.36 –543.36 W/m2] y para el 07 de agosto del 2011 oscilan entre [421.72 – 551.82 W/m2]. De acuerdo a (Allen et al., 2002), los valores de radiación neta se encuentran entre [100 – 700 W/m2]. Por lo tanto, los valores obtenidos concuerdan con los valores esperados. A partir del análisis estadístico, se encontraron correlaciones significativas positivas y negativas entre las variables estimadas. Se obtuvo una correlación negativa de - 0.620, -0.737 y -0.708 entre los valores el NDVI y la temperatura de la superficie del suelo dentro del valle de pampas, para las fecha del 21 de junio del 2000, 03 de junio del 2005 y 07 de agosto del 2011 respectivamente. Además, se encontró una correlación positiva entre el NDVI y la radiación neta. Los coeficientes de correlación obtenidos son 0.63, 0.713, 0.764 para las fecha del 21 de junio del 2000, 03 de junio del 2005 y 07 de agosto del 2011 respectivamente. Adicionalmente, los coeficientes de correlación de Pearson obtenidos del análisis ente la radiación neta y el albedo de la superficie fueron -0.895, -0.8740 y -0.919 para las fechas del 21 de junio del 2000, 03 de junio del 2005 y 07 de agosto del 2011, respectivamente. Los resultados obtenidos a partir de los valores puntuales extraídos dentro del valle de pampas muestran para la fecha 21 de junio del 2000 los valores de ET oscilan entre [0.132 – 0.927 mm/hr], para la fecha 03 de junio del 2005 muestran valores de ET que oscilan entre [0.006– 0.781 mm/hr] y para la 07 de agosto del 2011muestran valores de ET que oscilan entre [0.002 – 0.831 mm/hr]. Los valores promedios de la evapotranspiración para la fecha del 21 de junio del 2000, 03 de junio del 2005 y 07 de agosto del 2011 son 0.57 mm/hr, 0.36 mm/hr y 0.33 mm/hr, respectivamente. / Tesis

Tesis para optar al Grado de Magíster en Geografía / Esta tesis, se desarrolló dentro del “Fondecyt Regular N° 1160848” llamado “¿Regiones Commodity? examinando las transformaciones territoriales de 40 años del modelo exportador. Comparando las experiencias de las regiones de Antofagasta (minería) y Los Lagos (salmonicultura)” y buscó conocer la relación de la calidad de agua de mar con la infraestructura asociada a la actividad minera en la región de Antofagasta, entre los años 1990-2015 Se desarrolla a partir de metodologías en Teledetección para el análisis de la calidad del agua de mar, la descripción de los proyectos ingresados al Servicio de Evaluación Ambiental correspondiente a centrales termoeléctricas y plantas desaladoras localizadas en las bahías de Algodonales, Mejillones, Antofagasta y Taltal y la producción minera en la región de Antofagasta para el periodo en estudio. El estudio refleja la diferencia en la calidad del agua de mar entre aquellas bahías que desarrollan actividades económicas tradicionales, como es el caso de bahía de Taltal, en comparación con la bahía de Mejillones que está sujeta a grandes tensiones debido a la intensa descarga de residuos líquidos al mar, proveniente de infraestructuras que nutren de materia prima a la minería en energía (centrales termoeléctricas) y agua (plantas desaladoras).

El Potato yellow vein virus (PYVV) es un Crinivirus perteneciente a la Familia Closteroviridae, el cual reduce la producción total de papa en América del Sur hasta un 50%. La detección visual de los cultivos es una práctica habitual, pero la enfermedad generalmente se detecta después de que se ha producido un daño significativo a los tejidos fotosintéticos. A través de técnicas de teledetección se puede evaluar el estado nutricional y fitosanitario de las plantas, detectando incidencias de plagas y enfermedades e inferir posibles carencias nutricionales. Con el objetivo de detectar la infección de PYVV en cultivos de papa antes de la aparición de los síntomas visuales se empleó la técnica de teledetección, mediante el uso del espectroradiómetro. Se llevaron a cabo 5 experimentos, empleando 5 variedades de papa: Única, Clon W.A., Canchan INIA, Amarillis y Costanera. La infección con PYVV fue inducida mediante injerto lateral. Se tomaron 3 mediciones espectroradiométricas por cada planta 2 veces por semana durante todo el periodo de observación y se realizó una evaluación visual continua de los síntomas. Asimismo, se confirmó la presencia del virus PYVV mediante RT-PCR. Finalmente, se evaluó el rendimiento de las 5 variedades y se identificó la variedad más susceptible al virus. Se pudo hacer un diagnóstico precoz de la infección por PYVV en las 5 variedades de papa. La variedad Canchan INIA se detectó entre 8 y 14 días antes de la aparición de los síntomas visuales, Única entre 7 y 18 días, Costanera entre 12 y 17 días, Amarillis entre 6 y 12 días, y finalmente Clon W.A. se pudo detectar entre 2 y 11 días antes de la aparición de los síntomas. La variedad Canchan INIA fue la variedad más susceptible al virus, ya que presentó el mayor porcentaje de reducción en el rendimiento, con un 36.63%, seguido de Costanera y Amarillis con un 28.57% y 28.31%, respectivamente. Clon W.A. fue la variedad menos afectada en cuando a la reducción en el rendimiento, con un 6.67%.Potato yellow vein virus (PYVV) is a Crinivirus belonging to the Closteroviridae Family, which reduces the total potato production in South America up to 50%. Visual detection of cultures is a common practice, but the disease is usually detected after significant damage to photosynthetic tissues has occurred. Through remote sensing techniques, it is possible to evaluate the nutritional and phytosanitary status of plants, detecting pest and disease incidences and inferring possible nutritional deficiencies. In order to detect PYVV infection in potato cultures before the appearance of visual symptoms, the technique of remote sensing was used, using the spectroradiometer. Five experiments were carried out, using 5 varieties of potato: Única, Clon W.A., Canchan INIA, Amarillis and Costanera. Infection with PYVV was induced by lateral grafting. Three spectroradiometric measurements were taken per plant 2 times per week throughout the observation period and a continuous visual evaluation of the symptoms was performed. Also, the presence of the PYVV virus was confirmed by RT-PCR. Finally, the yield of the 5 varieties was evaluated and the variety more susceptible to the virus was identified. An early diagnosis of PYVV infection could be made in all 5 potato varieties. Canchan INIA variety was detected between 8 and 14 days before the appearance of visual symptoms, Unica between 7 and 18 days, Costanera between 12 and 17 days, Amarillis between 6 and 12 days, and finally Clon W.A. could be detected between 2 and 11 days before the onset of symptoms. Canchan INIA variety was the most susceptible to the virus, as it presented the highest percentage reduction in yield, with 36.63%, followed by Costanera and Amarillis with 28.57% and 28.31%, respectively. Clon W.A. was the least affected variety when compared to the reduction in yield, with 6.67%.

Las variaciones de las coberturas vegetales en la superficie terrestre, en determinados periodos de tiempo, son un importante indicador ambiental que ha sido empleado en diferentes ámbitos, desde estudios relacionados a las dinámicas de los ecosistemas, hasta la orientación en la toma de decisiones en temas de planificación del territorio ligadas al desarrollo. La teledetección ha sido utilizada como valiosa herramienta y determinante a la hora de establecer indicadores de degradación y conservación de los recursos naturales, de manera especial en evaluar dinámicas en los cambios de usos de suelo y coberturas vegetales; entre las técnicas derivadas del uso de datos satelitales multiespectrales, se destacan el empleo de los índices de vegetación. En ese sentido, el presente estudio consistió en la evaluación de tres índices de vegetación, como estimadores de cambios de diferentes tipos de cobertura vegetal en la provincia de Loja al sur de Ecuador. Los índices empleados fueron: el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada NDVI, Índice de Estrés Hídrico MSI y el Índice de Vegetación Ajustado al Suelo SAVI, aplicados a imágenes provenientes de dos sensores, Landsat 7 ETM+ y ASTER. Además se aplicaron técnicas de análisis espacial como kriging para establecer superficies climáticas, generadas a partir de datos de precipitación y temperatura para verificar la relación del vigor vegetal de las coberturas, dada por los valores de los índices de vegetación, con respecto a estas variables climáticas. Los resultados muestran que los tres índices de vegetación permitieron discriminar los diferentes tipos de cobertura vegetal analizadas, no hubo diferencias significativas entre los tres. En cuanto a la capacidad para estimar el estado de las coberturas el MSI fue el índice que tuvo ligeramente mejor correspondencia entre sus valores y los estados de las coberturas vegetales en las dos imágenes. Las insuficiencias y vacíos de datos climáticos en el área de estudio, no permitieron obtener superficies de precipitación y temperatura adecuadas; esto influyó al momento de establecer correlaciones entre estas variables climáticas y los índices de vegetación, no se encontraron correlaciones significativas. Finalmente, se empleó una técnica de análisis espacial, que a partir de una red de elevaciones contenidas en un modelo de elevación digital, permitió determinar las diferencias entre el área real y el área proyectada para cada cobertura presente en la zona de estudio la cual presenta relieves irregulares.