Cartografía de bosque nativo en la cuenca del Arroyo Paracao (Oro Verde, Entre Ríos, Argentina): Aportes para el Ordenamiento Ambiental Territorial

Autores
Santoni, Laura Cristina; Zamboni, Lisandra Pamela; Tentor, Fernando Raul; Sione, Walter Fabian
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Las cuencas hidrográficas son unidades estratégicas para el Ordenamiento Territorial (OT), y dentro de ellas los bosques nativos contribuyen a la conservación de sus funciones ecosistémicas. La ciudad de Oro Verde se caracteriza por la presencia de arroyos y espacios verdes con remanentes de bosque nativo. Esta información es importante para la gestión local del territorio. En este trabajo, se delimitó la cuenca del arroyo Paracao (2680 has) utilizando Modelos Digitales de Elevación, y se caracterizó la cobertura del suelo a partir de dos técnicas de clasificación de imágenes SENTINEL 2. Mediante clasificación no supervisada, se identificaron áreas con bosques (29% de la superficie de la cuenca), vegetación herbácea (66%) y sin cobertura vegetal (5%) (confianza de 71%). Y por medio de una clasificación supervisada (serie anual 2018 en Google Earth Engine), se discriminaron áreas con bosque (18%) y sin bosque (82%) (confianza de 98%). Los bosques nativos se presentaron asociados a los cursos de agua y cubren mayor superficie hacia el oeste del área estudiada (zonas menos urbanizadas y más cercanas al río Paraná). Se obtuvo cartografía temática con potencial aplicación al OT de la cuenca del arroyo Paracao.
Watershed represents a key element for land managment, and green areas have a high environmental value since they contribute to the conservation of ecosystem functions. Oro Verde is a city with numerous streams and green areas with remnants of native forest. Integrating this information is nedded for a better local land management. In this work, the Paracao stream basin (2,680 ha) was delimited using Digital Elevation Models (DEM), and land cover was characterized from a SENTINEL 2 image classification trhough two different remote senging techniques. First, tree areas (29% of the studing area), grass vegetation (66%) and nude soil (5%) were identified with an unsupervised classification (confidence of 71%). Then, areas with forest (18%) and without forest were discriminated with a multitemporal (2018 annual serie) classification supervised with Google Earth Engine (98% confidence). As result, forests are distributed associated with water courses and mainly in the west and less urbanized areas towards the Paraná river. Thus, thematic cartography was obtained as a potential contribution to the OT of the Paracao watershed.
Fil: Santoni, Laura Cristina. Universidad Autónoma de Entre Rí­os. Facultad de Ciencia y Tecnología. Centro Regional de Geomática; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Zamboni, Lisandra Pamela. Universidad Autónoma de Entre Rí­os. Facultad de Ciencia y Tecnología. Centro Regional de Geomática; Argentina
Fil: Tentor, Fernando Raul. Universidad Autónoma de Entre Rí­os. Facultad de Ciencia y Tecnología. Centro Regional de Geomática; Argentina
Fil: Sione, Walter Fabian. Universidad Autónoma de Entre Rí­os. Facultad de Ciencia y Tecnología. Centro Regional de Geomática; Argentina
Materia
COBERTURAS DE SUELO
SIG
SENTINEL
GOOGLE EARTH ENGINE
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
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Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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Watershed represents a key element for land managment, and green areas have a high environmental value since they contribute to the conservation of ecosystem functions. Oro Verde is a city with numerous streams and green areas with remnants of native forest. Integrating this information is nedded for a better local land management. In this work, the Paracao stream basin (2,680 ha) was delimited using Digital Elevation Models (DEM), and land cover was characterized from a SENTINEL 2 image classification trhough two different remote senging techniques. First, tree areas (29% of the studing area), grass vegetation (66%) and nude soil (5%) were identified with an unsupervised classification (confidence of 71%). Then, areas with forest (18%) and without forest were discriminated with a multitemporal (2018 annual serie) classification supervised with Google Earth Engine (98% confidence). As result, forests are distributed associated with water courses and mainly in the west and less urbanized areas towards the Paraná river. Thus, thematic cartography was obtained as a potential contribution to the OT of the Paracao watershed.
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