Analizar los NDVI (indice de vegetacion normalizados) con los GNDVI (índice de vegetación diferenciada normalizada verde) mediante imágenes lansadt 8 (satélite de observación terrestre) en la parroquia de Mulaló, Latacunga 2018.

The Project was based on the analysis factor son conservation processes on the biodiversity due to the analysis of normalized index vegetation and the normalized different green vegetation in the parish Mulalo stablished the vegetation through pictures LASADT 8 helping in that way the management of crops from the knowledge of variable in stock where there are graphics related to parameter to vegetation covers in the agricultural land also there is a good quality in the geographic information system. The obtained results into the analysis statistics in the model are around the 83% in the ndvi and the gndvi 87%. The date was gotten by this sensors were saved digitally in the charts and maps which generated the information that will help to the farmers in the decision making. The information gotten in the mapping shows the presence of physiopathies or pathies agents with a high values of 0.58um and low values -0.07um which shows some illnesses around 0.42um. By which it is necessary to do a minus analysis from the affected places into the spectral index analysis.

El proyecto se enmarcó en la línea de análisis, conservación y aprovechamiento de la biodiversidad debido que se realizó el análisis de los índices de vegetación normalizada y los índices de vegetación normalizada diferenciada verde en la parroquia rural de Mulaló establecido la vegetación mediante imágenes Lansadt 8, ayudando de tal manera al manejo diferenciado de los cultivos a partir del conocimiento de la variabilidad espectral existente, en donde se destacan gráficamente varios pixeles relacionados con parámetros de las coberturas vegetales en la superficie terrestre agrícola además de ver la gran utilidad de los sistemas de información geográfica. Los resultados obtenidos dentro del análisis geo estadístico es la confiabilidad del modelo del 83% en los ndvi y en los gndvi 87%. Los datos captados por todos estos sensores se almacenaron digitalmente en forma de tablas y mapas, a partir de los cuales se generó la información que ayudará al agricultor en la toma de decisiones en campo, la información obtenida en el mapeo demuestra que hay presencia de fisiopatías o agentes patógenos, con valores alto de 0,58 um y valores bajos -0,07 um lo que demuestra que hay presencia de enfermedades en un 0,42 um. Por lo que es necesario realizar un análisis minucioso de los sectores afectados dentro del análisis de los índices espectrales.