El uso de Sistemas de Información Geográfica - CDIA-EC ...

El uso de Sistemas de Información Geografica y Sensores Remotos (SR) en Salud Pública
Bogotá, Colombia, 27 al 30 de Marzo de 2006
noche) y del índice de vegetación (NDVI). El índice de vegetación (NDVI) es una
imagen compuesta de 16 días con resolución espacial de 90 m y la temperatura
(LST) es una imagen compuesta de 8 días con resolución espacial de 1 km.
Estas imágenes crudas se procesaron para ser utilizadas en el análisis. Para los
datos de temperatura, a causa de la presencia de nubes, se extrajo gran cantidad
de datos nulos, por esta razón se procedió a tomar solo los gránulos con
porcentajes de ceros aceptables, 18/19 para LST Día y 7/19 para LST Noche.
Para las variables biofísicas mencionadas se calcularon los parámetros
estadísticos de media, mínimos, máximos y varianza para el índice de vegetación,
NDVI y la temperatura de superficie de día LST y de media para la LST noche.
Mapas predictivos
Para crear los mapas predictivos, se usaron las funciones de clasificación (fo y f1)
obtenidas del análisis discriminante. La presición del mapa esta dada por la matriz
de clasificación. Estos mapas muestran áreas sombreadas, unas predicen la
posible presencia y otras la ausencia de la especie, en este caso, T. dimidiata y R.
prolixus.
Programas utilizados
El programa IDRISI32 Versión I32.21 y STATISTICA STASOFT
Resultados
Mapas predictivos para T. dimidiata
Mapa 1. Se construyo un primer mapa utilizando las imágenes LST y NDVI sin
calcular los parámetros estadísticos de tendencia central. Se extrajeron del análisis
variables con muchos ceros, incluyéndose finalmente un total de 46 para el análisis
discriminante. El mapa predictivo obtenido se observa en la figura 3; se superpuso
el mapa vectorial de Santander y el de las presencias (rojos) y ausencias (negros)
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