Caracterización de los usos y coberturas del suelo mediante teledetección en el partido de Azul, Buenos Aires

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Estimar la superficie agrícola es fundamental para mejorar la logística productiva y generar políticas públicas. En Argentina, la estimación de la superficie agrícola proviene principalmente de las Estimaciones Agrícolas del Ministerio de Agricultura, Ganadería y Pesca (MAGyP) y del Censo Nacional A...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Arduini, Emiliano José
Otros Autores: Baldassini, Pablo, tut.
Formato: other trabajo final acceptedVersion Trabajo Final
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía 2020
Materias:
UTILIZACION DE LA TIERRA
COBERTURA DE SUELOS
IMAGENES
SATELITES
SENSORES REMOTOS
TELEDETECCION
BUENOS AIRES (PROVINCIA)
Acceso en línea:http://ri.agro.uba.ar/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=tesis&d=2021arduiniemilianojose
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description Estimar la superficie agrícola es fundamental para mejorar la logística productiva y generar políticas públicas. En Argentina, la estimación de la superficie agrícola proviene principalmente de las Estimaciones Agrícolas del Ministerio de Agricultura, Ganadería y Pesca (MAGyP) y del Censo Nacional Agropecuario (CNA) del Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INDEC). Como alternativa, se utilizan imágenes satelitales. Tiene la ventaja de disponer de información no solo espacial sino también temporal de la superficie agrícola, y otros usos. En Argentina existen trabajos previos de clasificaciones de coberturas del suelo. Sin embargo, existen pocos ejemplos de mapas de cultivos a escala nacional y con continuidad a través de los años. El objetivo de este trabajo fue caracterizar los usos y coberturas del suelo del partido de Azul, provincia de Buenos Aires, durante el período 2013-2016. Se combinaron imágenes satelitales provistas por el satélite Landsat 8 con información de verdad terrestre relevada por el método de Segmentos Aleatorios (MAGyP) e información obtenida mediante fotointerpretación de imágenes de alta resolución con Google Earth. A su vez, se describieron los principales cambios de la cobertura terrestre. Se realizaron clasificaciones supervisadas utilizando el algoritmo Random Forest a través de la plataforma Google Earth Engine y se generaron mapas de cobertura del suelo. La utilización completa de la información terrestre redundó en una baja precisión general (56%). Sin embargo, al realizar una selección aleatoria balanceada de puntos en cada clase, la precisión general aumentó (84%). El área cubierta por cultivos fue superior a la cubierta por recursos forrajeros en las tres campañas estudiadas. El cultivo de soja fue la clase de cobertura más frecuente en las tres campañas, con el 40% de superficie en promedio. El 93,4% de la superficie presentó algún tipo de cambio en la cobertura del suelo a lo largo de las tres campañas. Se espera que la generación de clasificaciones de uso del suelo de manera periódica permita caracterizar a nivel de lote cuestiones importantes relacionadas con la sustentabilidad del manejo agrícola, como la rotación de cultivos y la intensidad de uso del suelo.
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