# data[].attributes.body
4.- Uso de plataformas de datos y motor de Google Earth en la enseñanza de la criosfera y el cambio climático, Rosa Kellem Da – 2019 (http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/54016)
5.- Cálculos de posicionamiento Global usando Protocolo NMEA 0183 y Google Earth, R Tello – 2020 (http://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe)
6.- Análisis regional de frecuencia para la estimación de caudales máximos en la cuenca Amazónica del Perú, E Lujano Laura–2019( http://repositorio.unap.edu.pe/handle/UNAP/12328)
7.- ADAPTACIÓN A LA VARIABILIDAD Y EL CAMBIO CLIMÁTICO: INTERSECCIONES CON LA GESTIÓN DEL RIESGO (https://www.redalyc.org/pdf/3217/321727348015.pdf)

# data[].attributes.body
8.- Análisis regional de frecuencia para la estimación de caudales máximos en la cuenca Amazónica del Perú, E Lujano Laura–2019( http://repositorio.unap.edu.pe/handle/UNAP/12328)
9.- Sistema de gestión y análisis de variables climáticas mediante la utilización de Data Warehouse y Business Intelligence   (https://www.proquest.com/docview/2453791314/CCD193094C3F41DEPQ/5)
10.- EL CAMBIO CLIMÁTICO Y LA DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DE LAS FORMACIONES VEGETALES EN COLOMBIA  (https://www.proquest.com/docview/1808405580/3E213B60C9B44E0EPQ/25)

# data[].attributes.body
1.- Desarrollo de una herramienta de integración de datos de imágenes de Satélites en Google Earth Engine, Jiahao Ji – 2020.(http://oa.upm.es/63348/1/TFG_JIAHAO_JI.pdf)
2.- Aplicativo web para el análisis de series de tiempo de imágenes satelitales para variables meteorológicas e índices, Jheimmy Lizzete Sánchez Zambrano -2019. (https://repository.udistrital.edu.co/handle/11349/15834)
3.-  Adaptacion a la variable y el cambio climatico:intersecciones con las gestiones de riesgo(https://www.redalyc.org/pdf/3217/321727348015.pdf)

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Observación indirecta - analisis de las imágenes satelitales.

# data[].attributes.body
○ Temperatura (°C).
○ Humedad relativa (%).
○ Pluviosidad (mm).
○ Radiación solar (°C).
○ NDVI (Medición de la biomasa o vigor vegetal).
○ EVI (Medición de la biomasa o vigor vegetal).
○ SAVI (Medición de la biomasa o vigor vegetal).
○ NDWI (Medición de la biomasa o vigor vegetal).

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○ NDVI (Índice de vegetación de diferencia normalizada).
○ EVI (Índice de Vegetación Mejorado).
○ SAVI (Índice de Vegetación Ajustado al Suelo)
○ NDWI (Índice Diferencial Normalizado De Agua En Agricultura).

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◘ Variables climáticas.
◘ Indicadores de vegetación.

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○ Determinar las zonas del    Perú  con mayores cambios en las variables climáticas.
○ Implementar una interfaz de usuario para manipular y visualizar los datos e información.
○ Evaluar el rendimiento y usabilidad del aplicativo web para estimar el modelo de
regresión.

# data[].attributes.body
Diseñar un aplicativo web con Google Earth Engine para la identificación del comportamiento de las variables climáticas en el Perú.

# data[].attributes.body
¿De qué manera un aplicativo web con Google Earth Engine  aporta en la identificación del comportamiento de las variables climáticas en el Perú?

# data[].attributes.body
Aplicativo web con Google Earth Engine para la identificación del comportamiento de las variables climáticas en el Perú.

# data[].attributes.body
○ Temperatura.
○ Humedad relativa.
○ Pluviosidad.
○ Radiación solar.