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Este trabajo de investigación presenta la conceptualización y el desarrollo de un aplicativo para la visualización de composiciones de bandas en la herramienta Google Earth Engine (GEE), este aplicativo está enfocado en la visualización de imágenes Sentinel-2 MSI: MultiSpectral Instrument, Level-2A en el municipio de Puerto Boyacá, Boyacá. A partir de la base de composición de bandas se desarrolla una estructura de código soportado en GGE para la selección de imágenes satelitales, con ayuda de este aplicativo el usuario puede configurar las condiciones exploración del entorno, definiendo la vereda a analizar, el trimestre del año, banda por cañón, los valores mínimos y máximos de píxel y el gamma de la imagen. De acuerdo con la configuración que el usuario establezca para el panel de control creado, y en relación con las recomendaciones propuestas en el panel informativo para la selección de bandas por los tres cañones, se espera que puedan evaluar variables como; agricultura, análisis de vegetación, penetración de radiación en atmosfera, vegetación vigorosa, geología y batimetría. El usuario podrá de acuerdo con la información recolectada con el aplicativo desarrollar un análisis de acuerdo con la composición seleccionada, permitiendo así que su uso se pueda dar para la toma de decisiones en su territorio. This research work presents the conceptualization and development of an application for the visualization of band compositions in the Google Earth Engine (GEE) tool, this application is focused on the visualization of Sentinel-2 MSI images: MultiSpectral Instrument, Level-2A in the municipality of Puerto Boyacá, Boyacá. From the base of the composition of bands, a code structure supported in GGE is developed for the selection of satellite images, with the help of this application the user can configure the environmental exploration conditions, defining the path to be analyzed, the quarter of the year , band per gun, the minimum and maximum pixel values, and the gamma of the image. According to the configuration that the user establishes for the control panel created, and in relation to the recommendations proposed in the information panel for the selection of bands for the three canyons, it is expected that they can evaluate variables such as; agriculture, vegetation analysis, radiation penetration in the atmosphere, vigorous vegetation, geology and bathymetry. The user may, according to the information collected with the application, develop an analysis according to the selected composition, thus allowing its use to make decisions in their territory. Especialización

Independientemente de la escala regional o global, la definición del área urbanizada es una base importante para el monitoreo y la gestión del desarrollo urbano, y una condición importante para el estudio de las políticas sociales, la economía, la cultura y el medio ambiente. Gracias al desarrollo de la ciencia y la tecnología, la expansión urbana está creciendo rápidamente. El método de extraer áreas urbanizadas de manera rápida y precisa se ha convertido en el foco de la investigación. En la década de los setenta, con el comienzo del Programa de satélites meteorológicos de defensa (Defense Meteorological Satellite Program, DMSP), naciendo las imágenes de luces nocturnas que proporcionan un nuevo método para la extracción de áreas urbanizadas. Sin embargo, debido a los límites de la resolución espacial y el rango espectral, es cierto que existen defectos en la extracción de áreas urbanizadas basada en las imágenes de luces nocturnas de OMSP-OLS. En los últimos años, con el desarrollo de la tecnología de teledetección, surgieron datos de teledetección con una resolución más alta, lo que proporciona una fuente de datos efectiva y aplicable para el monitoreo de la planificación urbana.Se supone que las imágenes de luces nocturnas con resolución más alta tengan una mayor precisión que las viejas en la extracción de áreas urbanizadas. Este trabajo ha dedicado las imágenes de luces nocturnas (NPP-VIIRS y Luojia1-01) y las imágenes de áreas urbanizadas (FROM-GLC 2017) a construir un modelo de regresión logística para evaluar y comparar la precisión de las dos imágenes de luces nocturnas en la extracción de áreas urbanizadas. Y espero explorar las ventajas de las imágenes de luces nocturnas del satélite de nueva generación Luojia1-01 en los estudios de la escala menor. En primer lugar, se aprenden los conocimientos de imagen de luces nocturnas para resumir y determinar los métodos necesarios, incluidos los métodos de procesamiento de datos, de extracción de áreas urbanizadas, de evaluación y etc. En segundo lugar, se procesan las imágenes y los datos en Arcgis para obtener los valores de cada píxel como variables, y realizaré un modelo de regresión logística de los datos originales y logarítmicos en SPSS. Además, Se calcula la tabla cruzada de los 4 resultados con el valor de urbanización para obtener la probabilidad y Kappa. Por último, se compara y analiza la probabilidad y Kappa, y los umbrales obtenidos a Arcgis para realizar la re-extracción de áreas urbanizadas. Independentment de l'escala regional o global, la definició de l'àrea urbanitzada és una base important per al monitoratge i la gestió de el desenvolupament urbà, i una condició important per a l'estudi de les polítiques socials, l'economia, la cultura i el medi ambient. Gràcies a el desenvolupament de la ciència i la tecnologia, l'expansió urbana està creixent ràpidament. El mètode d'extreure àrees urbanitzades de manera ràpida i precisa s'ha convertit en el focus de la investigació. A la dècada dels setanta, amb el començament de el Programa de satèl·lits meteorològics de defensa (Defense Meteorological Satellite Program, DMSP), naixent les imatges de llums nocturnes que proporcionen un nou mètode per a l'extracció d'àrees urbanitzades. No obstant això, a causa dels límits de la resolució espacial i el rang espectral, és cert que hi ha defectes en l'extracció d'àrees urbanitzades basada en les imatges de llums nocturnes de OMSP-OLS. En els últims anys, amb el desenvolupament de la tecnologia de teledetecció, van sorgir dades de teledetecció amb una resolució més gran, el que proporciona una font de dades efectiva i aplicable per al monitoratge de la planificació urbana.Se suposa que les imatges de llums nocturnes amb resolució més gran tinguin una major precisió que les velles en l'extracció d'àrees urbanitzades. Aquest treball ha dedicat les imatges de llums nocturnes (NPP-VIIRS i Luojia1-01) i les imatges d'àrees urbanitzades (FROM-GLC 2017) a construir un model de regressió logística per avaluar i comparar la precisió de les dues imatges de llums nocturnes en l'extracció d'àrees urbanitzades. I espero explorar els avantatges de les imatges de llums nocturnes de satèl·lit de nova generació Luojia1-01 en els estudis de l'escala menor. En primer lloc, s'aprenen els coneixements d'imatge de llums nocturnes per resumir i determinar els mètodes necessaris, inclosos els mètodes de processament de dades, d'extracció d'àrees urbanitzades, d'avaluació i etc. En segon lloc, es processen les imatges i les dades en Arcgis per obtenir els valors de cada píxel com a variables, i realitzaré un model de regressió logística de les dades originals i logarítmics en SPSS. A més, Es calcula la taula creuada dels 4 resultats amb el valor d'urbanització per obtenir la probabilitat i Kappa. Finalment, es compara i analitza la probabilitat i Kappa, i els llindars obtinguts a Arcgis per realitzar la re-extracció d'àrees urbanitzades. The definition of urbanized areas, both regionally and globally, is an important basis for urban development monitoring and management, as well as an important condition for studying social policies, economics, culture and the environment. Thanks to the development of science and technology, urban expansion is developing rapidly. The method of extracting urbanized areas quickly and accurately has become the focus of research. In the 1970s, with the beginning of the Defense Meteorological Satellite Program (DMSP), the images of night lights that provide a new method for the extraction of urbanized areas were born. However, due to the limits of spatial resolution and spectral range, it’s true that there are defects in urbanized area extraction based on OMSP-OLS nightlight images. In recent years, with the development of remote sensing technology, remote sensing data with a higher resolution emerged, providing an effective and applicable data source for urban planning monitoring.I suppose that the images of night lights with a higher resolution have greater precision than the old ones in the extraction of urbanized areas. This work has dedicated the images of night lights (NPP-VIIRS and Luojia1-01) and the images of urbanized areas (FROM-GLC 2017) to construct a logistic regression model to evaluate and compare the accuracy of the two images of night lights in the extraction of urbanized areas. And I hope to explore the advantages of the night light images of the new generation satellite Luojia1-01 in the smaller scale studies. First, I will learn the knowledge of night light imaging to summarize and determine the necessary methods, including methods of data processing, urbanized area extraction, evaluation and etc. Second, I will process the images and data in Arcgis to obtain the values of each pixel as variables, and I will make a logistic regression model of the original and logarithmic data in SPSS. In addition, I will calculate the cross table of the 4 results with the urbanization value to obtain the probability and Kappa. Finally, I will compare and analyze the probability and Kappa, and pass the thresholds obtained to Arcgis to perform the re-extraction of urbanized areas.

Parte de los resultados fueron presentados en el XVIII Congreso de la Asociación de Geógrafos Españoles bajo el título: «Análisis de las dinámicas recientes (1977-1997) de los paisajes agrarios mediterráneos. El caso de l’Alt Empordà (Nordeste de Catalunya)», realizado en la Universitat Autònoma de Barcelona del 24 al 27 de septiembre de 2003 El artículo presenta una metodología aplicable al análisis de las dinámicas paisajísticas de las áreas rurales mediterráneas a través del uso conjunto de cuatro herramientas: historia, teledetección con imágenes de satélite, regresión multivariante e índices paisajísticos. El primer proceso consiste en el análisis histórico cuyo objetivo es comprender cómo la acción humana ha transformado el paisaje a través de los siglos. El segundo es el uso de la teledetección y de los sistemas de información geográfica para la obtención de los mapas de cubiertas y usos del suelo de las últimas décadas. A causa de los sensores usados (Multispectral Scanner (MSS) y Thematic Mapper (TM)) se han diferenciado dos subperiodos: 1977-1993, analizado a través de imágenes MSS, y 1991-1997, a través de imágenes TM. En el tercer paso, se analizan las fuerzas inductoras de los cambios a través de la aplicación de la regresión lineal y de la regresión logística multivariante. Finalmente, se cuantifica la evolución paisajística a través de diversos índices propuestos por la Ecología del Paisaje. The paper presents a methodology for analysing the landscape dynamics of Mediterranean rural areas using four tools: historical accounts, satellite remote sensing, multivariate regression and landscape indices. The first step involves in historical analysis to understand how human action has transformed the landscape. The second is the use of remote sensing and geographical information systems to obtain land cover and land use maps from the last decades. Due to the sensors used (Multispectral Scanner (MSS) and Thematic Mapper (TM)) two periods have been differentiated: 1977-1993 analysed with MSS images and 1991-1997 with TM images. In the third step driving forces of land cover and land use changes have been analysed by means of multivariate linear regression and logistic regression. Finally, the landscape evolution has been quantified through diverse indices extracted from Landscape Ecology.

Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) y las técnicas de Teledetección constituyen herramientas importantes dentro de las actividades de gestión ambiental y planificación del territorio. Con el empleo de ellas, es posible resolver cuestiones relacionadas con la asignación de actividades en un territorio, considerando la aptitud del medio, tanto en términos físiconaturales como socioeconómicos. Los SIG y la Teledetección son herramientas de uso cada vez más frecuente debido a que otorgan rapidez, precisión y validez a los resultados. Debido al auge y aplicabilidad actual, es necesario la capacitación de recursos humanos en estas técnicas, para que el esfuerzo realizado representado en la formación de personal, adquisición de equipos y programas justifique la inversión efectuada. En ello destaca el rol desempeñado por Programa de Doctorado Cartografía, SIG y Teledetección dictado por la Universidad Alcalá de Henares en España, en la formación de profesionales provenientes de Europa, América y África. Asimismo, en este documento se presentan ejemplos de la experiencia venezolana en la aplicación de estas tecnologías, en concreto sobre el uso de los SIG en el ámbito de la ordenación del territorio en el Ministerio del Ambiente y de los Recursos Naturales y la expectativa hacia futuras aplicaciones en el contexto de investigaciones sobre desarrollo sostenible., Geographical Information Systems (GIS) and satellite remote sensing techniques become important tools within environmental management activities and territorial planning. With both of them it is possible to solve questions dealing with allocation of human activities, considering land aptitude in physical, social and economic aspects. GIS and satellite remote sensing are more used tools everyday since they provide speed, precision and valid results. Due to the actual applicability of them, it is necessary to prepare new human resources whit these skills in order of the realized effort brings new professionals, equipment acquisition and programs justifying the investment done. In this matter is relevant the role of the Doctoral Program on Cartografía, SIG y Teledetección teach at the Universidad Alcalá de Henares in Spain, to form professionals coming from Europe, America and Africa. Also, this paper presents some examples about Venezuelan experience on applying these technologies, particularly on the use of GIS to order territories according the polices of the Ministry of the Environment and Natural Resources and also in future applications in research on sustainability and development context.