Identificación y monitoreo de áreas anegadas en una región productiva de Argentina empleando escenas Landsat
- Autores
- Cappelletti, Lucía María; Schrapffer, Anthony; Sörensson, Anna
- Año de publicación
- 2021
- Idioma
- inglés
- Tipo de recurso
- artículo
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- El monitoreo de áreas inundadas y anegadas es fundamental para la Pampa argentina, una extensa región de alta productividad agrícola, ganadera e industrial. Áreas dentro de la Pampa argentina han experimentado un aumento del nivel freático en los últimos años, un factor clave que contribuye al desarrollo y la persistencia de las inundaciones. El seguimiento de estos fenómenos medioambientales extremos es esencial para alcanzar objetivos a largo plazo, p. aumentar el conocimiento para modelar y predecir la ocurrencia y evolución de eventos extremos; así como para objetivos a corto plazo, p.e. para brindar a los productores opciones potenciales de manejo del campo en caso de emergencia. Por lo tanto, el objetivo principal de este trabajo es desarrollar un método sencillo para monitorear las áreas afectadas, utilizando herramientas accesibles. Se eligió como sitio de estudio una región de 160 km2 del sureste de Córdoba para la cual se dispone de datos sobre la altura del nivel freático y la precipitación diaria. Para determinar las áreas inundadas del sitio, se utilizaron 18 imágenes Landsat-8/OLI de septiembre de 2019 a abril de 2021. En cada una de estas imágenes, los píxeles se etiquetaron según tres categorías: aguas abiertas, aguas mixtas y no acuáticas mediante la aplicación de una clasificación no supervisada de los índices de agua mNDWI y NDWI. A pesar de la falta de escenas debido a la nubosidad, las escenas pueden verse afectadas, la categoría de Aguas Abiertas y, en menor grado, la categoría de Aguas Mixtas, son capaces de capturar los cambios en la altura del nivel freático debido a la precipitación.
The monitoring of ooded and waterlogged areas is essential for the Argentinean Pampas, an extensive at region of high agricultural, livestock and industrial productivity. Areas within the Argentinean Pampas have experienced a rise of the water table in recent years, a key factor contributing to the development and persistence of ooding. The monitoring of these extreme environmental events is essential for long-term objectives, e.g. increasing knowledge to model and predict the occurrence and evolution of extreme events; as well as for short-term objectives, e.g. to provide producers potential field management options in a ood emergency. Therefore, the main objective of this work is to develop a simple method for monitoring affected areas, using accessible tools. A 160 km2 region of southeastern Córdoba for which data on water table height and daily precipitation are available, was chosen as a study site. To determine the ooded areas of the site, 18 Landsat-8/OLI images from September 2019 - April 2021 were used. On each of these images, pixels were labeled according to three categories: Open Water, Mixed-Water and Non-Water by applying unsupervised classification of the mNDWI and NDWI water indices. Despite the lack of scenes due to cloud cover the scenes may suffer, the Open Water category, and to a lower degree the Mixed-Water category, are able to capture the changes in the water table height due to precipitation.
Fil: Cappelletti, Lucía María. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina
Fil: Schrapffer, Anthony. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina
Fil: Sörensson, Anna. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentina - Materia
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GEOSPATIAL DATA
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SURFACE WATER IDENTIFICATION - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
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El seguimiento de estos fenómenos medioambientales extremos es esencial para alcanzar objetivos a largo plazo, p. aumentar el conocimiento para modelar y predecir la ocurrencia y evolución de eventos extremos; así como para objetivos a corto plazo, p.e. para brindar a los productores opciones potenciales de manejo del campo en caso de emergencia. Por lo tanto, el objetivo principal de este trabajo es desarrollar un método sencillo para monitorear las áreas afectadas, utilizando herramientas accesibles. Se eligió como sitio de estudio una región de 160 km2 del sureste de Córdoba para la cual se dispone de datos sobre la altura del nivel freático y la precipitación diaria. Para determinar las áreas inundadas del sitio, se utilizaron 18 imágenes Landsat-8/OLI de septiembre de 2019 a abril de 2021. 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The monitoring of these extreme environmental events is essential for long-term objectives, e.g. increasing knowledge to model and predict the occurrence and evolution of extreme events; as well as for short-term objectives, e.g. to provide producers potential field management options in a ood emergency. Therefore, the main objective of this work is to develop a simple method for monitoring affected areas, using accessible tools. A 160 km2 region of southeastern Córdoba for which data on water table height and daily precipitation are available, was chosen as a study site. To determine the ooded areas of the site, 18 Landsat-8/OLI images from September 2019 - April 2021 were used. On each of these images, pixels were labeled according to three categories: Open Water, Mixed-Water and Non-Water by applying unsupervised classification of the mNDWI and NDWI water indices. 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