Estimación del factor de cobertura vegetal en la Cuña Boscosa Santafesina utilizando índices espectrales

Autores
Micheloud, Elisabet Noelí; Bocco, Joaquín; Marano, Roberto Paulo
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
La Cuña Boscosa Santafesina ha sufrido desmontes que causaron fragmentación y deterioro. Los suelos se destinaron a la actividad ganadera y agrícola, con labranza tradicional, favoreciendo procesos de erosión hídrica. La Ecuación Universal de Pérdida de Suelo es ampliamente utilizada para predecir la pérdida de suelo, siendo el Factor C de cobertura vegetal uno de los principales componentes. Para su determinación pueden utilizarse imágenes satelitales, siendo el objetivo de este trabajo obtenerlo en un sitio de la Cuña Boscosa. Para lograrlo, se delimitó una microcuenca con Sistemas de Información Geográfica e información satelital. Se identificaron sectores según el uso del suelo y se obtuvo el Factor C utilizando Índices de Vegetación Diferencial Normalizada a partir de doce imágenes del período de julio de 2020 a mayo de 2021. Los valores obtenidos también fueron comparados con las precipitaciones diarias de la zona. Como resultados se generaron mapas del Factor C en cada fecha y de los valores promedios para el total de las imágenes. Aunque el Factor C promedio en sectores de vegetación natural fue similar al del sector cultivado, este último presentó una mayor variación que acompañó al desarrollo de los cultivos. Además, las tierras cultivadas presentaron menor cobertura vegetal en los períodos de mayores precipitaciones, dejando al suelo expuesto al efecto erosivo de la lluvia. Esta metodología es promisoria para cuantificar el Factor C durante el ciclo de un cultivo y evaluar su dinamismo espacio-temporal, pero deberá validarse con datos de campo.
The Cuña Boscosa Santafesina has suffered deforestation that caused fragmentation and deterioration. The soils were used for livestock and agricultural activities with traditional tillage, favouring water erosion processes. The Universal Soil Loss Equation is widely used to predict soil loss, with C factor (cover and management) being one of the main components. For its determination, satellite imagery can be used, being the objective of this paper to obtain it for a site of the Cuña Boscosa. To achieve this, a micro-basin was delimited with Geographic Information Systems and satellite information. Sectors were identified according to the land use and the C factor was obtained using the Normalized Difference Vegetation Index of twelve images from the period July 2020 to May 2021. The values obtained was compared with daily rainfall in the area. As results, C factor maps were generated for each date and for the average value of the period studied. Although the average C factor in sectors of natural vegetation was similar to that of the cultivated sector, the latter presented a greater variation that accompanied the development of the crops. In addition, cultivated land had less vegetal cover in periods of higher rainfall, leaving the ground exposed to the erosive effect of the rain. This methodology is promising for quantifying C factor during a crop cycle and evaluate is spatio-temporal dynamism, but it must be validated with field data.
Fil: Micheloud, Elisabet Noelí. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Instituto de Ciencias Agropecuarias del Litoral. - Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Ciencias Agropecuarias del Litoral.; Argentina
Fil: Bocco, Joaquín. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina
Fil: Marano, Roberto Paulo. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Instituto de Ciencias Agropecuarias del Litoral. - Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Ciencias Agropecuarias del Litoral.; Argentina
Materia
Erosión hídrica
Sistema de información geográfica
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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Se identificaron sectores según el uso del suelo y se obtuvo el Factor C utilizando Índices de Vegetación Diferencial Normalizada a partir de doce imágenes del período de julio de 2020 a mayo de 2021. Los valores obtenidos también fueron comparados con las precipitaciones diarias de la zona. Como resultados se generaron mapas del Factor C en cada fecha y de los valores promedios para el total de las imágenes. Aunque el Factor C promedio en sectores de vegetación natural fue similar al del sector cultivado, este último presentó una mayor variación que acompañó al desarrollo de los cultivos. Además, las tierras cultivadas presentaron menor cobertura vegetal en los períodos de mayores precipitaciones, dejando al suelo expuesto al efecto erosivo de la lluvia. Esta metodología es promisoria para cuantificar el Factor C durante el ciclo de un cultivo y evaluar su dinamismo espacio-temporal, pero deberá validarse con datos de campo.The Cuña Boscosa Santafesina has suffered deforestation that caused fragmentation and deterioration. The soils were used for livestock and agricultural activities with traditional tillage, favouring water erosion processes. The Universal Soil Loss Equation is widely used to predict soil loss, with C factor (cover and management) being one of the main components. For its determination, satellite imagery can be used, being the objective of this paper to obtain it for a site of the Cuña Boscosa. To achieve this, a micro-basin was delimited with Geographic Information Systems and satellite information. Sectors were identified according to the land use and the C factor was obtained using the Normalized Difference Vegetation Index of twelve images from the period July 2020 to May 2021. The values obtained was compared with daily rainfall in the area. As results, C factor maps were generated for each date and for the average value of the period studied. Although the average C factor in sectors of natural vegetation was similar to that of the cultivated sector, the latter presented a greater variation that accompanied the development of the crops. In addition, cultivated land had less vegetal cover in periods of higher rainfall, leaving the ground exposed to the erosive effect of the rain. This methodology is promising for quantifying C factor during a crop cycle and evaluate is spatio-temporal dynamism, but it must be validated with field data.Fil: Micheloud, Elisabet Noelí. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Instituto de Ciencias Agropecuarias del Litoral. - Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Ciencias Agropecuarias del Litoral.; ArgentinaFil: Bocco, Joaquín. Universidad Nacional del Litoral. 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The Cuña Boscosa Santafesina has suffered deforestation that caused fragmentation and deterioration. The soils were used for livestock and agricultural activities with traditional tillage, favouring water erosion processes. The Universal Soil Loss Equation is widely used to predict soil loss, with C factor (cover and management) being one of the main components. For its determination, satellite imagery can be used, being the objective of this paper to obtain it for a site of the Cuña Boscosa. To achieve this, a micro-basin was delimited with Geographic Information Systems and satellite information. Sectors were identified according to the land use and the C factor was obtained using the Normalized Difference Vegetation Index of twelve images from the period July 2020 to May 2021. The values obtained was compared with daily rainfall in the area. As results, C factor maps were generated for each date and for the average value of the period studied. Although the average C factor in sectors of natural vegetation was similar to that of the cultivated sector, the latter presented a greater variation that accompanied the development of the crops. In addition, cultivated land had less vegetal cover in periods of higher rainfall, leaving the ground exposed to the erosive effect of the rain. This methodology is promising for quantifying C factor during a crop cycle and evaluate is spatio-temporal dynamism, but it must be validated with field data.
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