Caracterización del uso / cobertura del suelo en Uruguay a partir de series temporales de imágenes MODIS

La distribución espacial del uso/cobertura del suelo es el principal control de la dinámica de la energía, carbono y agua; tiene también enorme importancia en el monitoreo del ambiente y en la toma de decisiones del sector productivo. El objetivo de este trabajo fue desarrollar clasificaciones rápid...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Otros Autores: Baeza, Santiago, Baldassini, Pablo, Bagnato, Camilo Ernesto, Pinto, Priscila, Paruelo, José María
Formato: Artículo
Lenguaje:Español
Materias:
IVN
Acceso en línea:http://ri.agro.uba.ar/files/download/articulo/2014baeza.pdf
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Aporte de:Registro referencial: Solicitar el recurso aquí
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245 1 0 |a Caracterización del uso / cobertura del suelo en Uruguay a partir de series temporales de imágenes MODIS 
246 |a Land use / land cover classification in Uruguay using time series of MODIS images 
520 |a La distribución espacial del uso/cobertura del suelo es el principal control de la dinámica de la energía, carbono y agua; tiene también enorme importancia en el monitoreo del ambiente y en la toma de decisiones del sector productivo. El objetivo de este trabajo fue desarrollar clasificaciones rápidas y de bajo costo del uso/cobertura del suelo en Uruguay. Las clasificaciones fueron realizadas mediante árboles de decisión, utilizando información fenológica de los diferentes usos/coberturas del suelo obtenida a partir series temporales de IVN- MODIS (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada) (período: mayo 2011- marzo 2012), datos de campo e imágenes de alta resolución espacial (Landsat) para la identificación de lotes «puros» (pertenecientes a una única clase de uso/cobertura del suelo). Se clasificaron 1,7x107 hectáreas, discriminando cuatro grandes categorías: Recursos Forrajeros Perennes, Forestación y Monte, Cultivos de Verano y Doble Cultivo. Estas ocuparon respectivamente el 63,6, 13,1, 14,3 y 7,4 % de la superficie cartografiada. La exactitud global del mapa fue alta (89,6 %) y la clase con menor exactitud fue Cultivos de Verano (85,8%). La clasificación realizada es una de las primeras descripciones de uso/cobertura del suelo que cubre todo el territorio uruguayo y que presenta altos niveles de exactitud. Los resultados muestran una disminución muy importante en los recursos forrajeros ocurrida en los últimos años fundamentalmente debido al avance de la frontera agrícola. El método utilizado es una alternativa rápida, repetible, evaluable y de bajo costo para describir el uso/cobertura del suelo sobre áreas extensas y monitorear su cambio a lo largo del tiempo. 
650 |2 Agrovoc  |9 26 
653 |a FENOLOGÍA DE LA VEGETACIÓN 
653 |a TELEDETECCIÓN 
653 |a IVN 
653 |a VEGETATION PHENOLOGY 
653 |a REMOTE SENSING 
653 |a NDVI 
700 1 |9 68219  |a Baeza, Santiago  |u Universidad de la República. Facultad de Agronomía. Departamento de Sistemas Ambientales. Montevideo, Uruguay. 
700 1 |9 32772  |a Baldassini, Pablo  |u Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA). Laboratorio de Análisis Regional y Teledetección (LART). Buenos Aires, Argentina.  |u CONICET – Universidad de Buenos Aires. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA). Laboratorio de Análisis Regional y Teledetección (LART). Buenos Aires, Argentina.  |u Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información. Buenos Aires, Argentina. 
700 1 |9 67163  |a Bagnato, Camilo Ernesto  |u Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA). Laboratorio de Análisis Regional y Teledetección (LART). Buenos Aires, Argentina.  |u CONICET – Universidad de Buenos Aires. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA). Laboratorio de Análisis Regional y Teledetección (LART). Buenos Aires, Argentina.  |u Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información. Buenos Aires, Argentina. 
700 1 |9 34725  |a Pinto, Priscila  |u Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA). Laboratorio de Análisis Regional y Teledetección (LART). Buenos Aires, Argentina.  |u CONICET – Universidad de Buenos Aires. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA). Laboratorio de Análisis Regional y Teledetección (LART). Buenos Aires, Argentina. 
700 1 |9 788  |a Paruelo, José María  |u Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA). Laboratorio de Análisis Regional y Teledetección (LART). Buenos Aires, Argentina.  |u CONICET – Universidad de Buenos Aires. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA). Laboratorio de Análisis Regional y Teledetección (LART). Buenos Aires, Argentina.  |u Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información. Buenos Aires, Argentina. 
773 0 |t Agrociencia Uruguay  |w (AR-BaUFA)SECS000197  |g vol.18, no.2 (2014), p.95-105, grafs., tbls. 
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