La variación temporal del índice NDVI predice los cambios temporales de la cobertura vegetal en las tierras secas de la Patagonia argentina

Autores
Gaitán, Juan José; Ciano, Nicolas Francisco; Oliva, Gabriel Esteban; Bran, Donaldo Eduardo; Butti, Lucas Ramiro; Cariac, Germán Enrique; Caruso, Cecilia Beatriz; Opazo, Walter; Ferrante, Daniela; Echevarria, Daniela Carola; Buono, Gustavo Gabriel; Fantozzi, Anabella Giselle; Guirado, Emilio; Maestre, Fernando T.
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
La variación temporal del índice NDVI predice los cambios temporales de la cobertura vegetal en las tierras secas de la Patagonia argentina. En las tierras secas, la vegetación natural es una fuente importante de sustento para las comunidades que viven en ellas, dado que la utilizan como alimento, combustible y forraje para el ganado. Además de los bienes y servicios que brinda a las comunidades, la vegetación de las tierras secas también juega un papel importante en muchos procesos ecosistémicos, como por ejemplo el reciclaje de nutrientes o la protección delsuelo frente a la erosión. Por lo tanto, el monitoreo a largo plazo de la cobertura vegetal es clave para la toma de decisiones en la gestión de estas regiones. En este estudio, analizamos la variación de la cobertura vegetal en 239 sitios de una red de monitoreo a largo plazo (red MARAS), en unode los biomas de tierras secas más grandes del mundo: la estepa patagónica argentina. A continuación, la relacionamos con la variación de diferentes períodos del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI), obtenido del sensor MODIS, que sirve como variable predictora. El modelo empírico ajustado explicó hasta un 40% de la variación en la cobertura vegetal medida a campo. Con este sencillo modelo empírico hemos estimado y cartografiado los cambios temporales en la cobertura vegetal de un extenso bioma de tierras secas a bajo coste.
Temporal variations on NDVI predict temporal changes in vegetation cover across Patagonian drylands (Argentina). In drylands, natural vegetation is an important source of livelihood as they provide food, fuel and forage for livestock. In addition to the provision of goods and services, dryland vegetation also plays an important role in many ecological processes, such as recycling nutrients or protecting the soil from erosion. Longterm monitoring of vegetation cover is therefore key for decision-making and management of these regions. In this study, we analyze the variation of vegetation cover in 239 sites of a long-term monitoring network (MARAS network), in one of the largest dryland biomes in the world: the argentine patagonian steppe. Then we relate it to the variation of different periods of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), obtained from the MODIS sensor, which serve as a predictor variable. The adjusted empirical model explained up to 40% of the variation in the vegetation cover measured in the field. With this simple empirical model we have estimated and mapped temporal changes in the vegetation cover of a large dryland biome at low cost.
Fil: Gaitán, Juan José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Nacional de Investigaciones Agropecuarias; Argentina. Universidad Nacional de Luján; Argentina
Fil: Ciano, Nicolas Francisco. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional.patagonia Sur. Estación Experimental Agropecuaria Chubut; Argentina
Fil: Oliva, Gabriel Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Patagonia Sur. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina
Fil: Bran, Donaldo Eduardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Patagonia Norte. Estación Experimental Agropecuaria San Carlos de Bariloche. Área de Recursos Naturales; Argentina
Fil: Butti, Lucas Ramiro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional La Pampa-San Luis. Estación Experimental Agropecuaria Anguil; Argentina
Fil: Cariac, Germán Enrique. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro Regional Patagonia Norte. Estacion Experimental Agropecuaria Valle Inferior del Río Negro.; Argentina
Fil: Caruso, Cecilia Beatriz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Patagonia Sur. Estación Experimental Agropecuaria Esquel; Argentina
Fil: Opazo, Walter. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Patagonia Sur. Estación Experimental Agropecuaria Esquel; Argentina
Fil: Ferrante, Daniela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Patagonia Sur. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina
Fil: Echevarria, Daniela Carola. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro Regional Patagonia Norte. Estacion Experimental Agropecuaria Valle Inferior del Río Negro.; Argentina
Fil: Buono, Gustavo Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional.patagonia Sur. Estación Experimental Agropecuaria Chubut; Argentina
Fil: Fantozzi, Anabella Giselle. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Patagonia Norte. Estación Experimental Agropecuaria San Carlos de Bariloche. Instituto de Investigaciones Forestales y Agropecuarias Bariloche. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigaciones Forestales y Agropecuarias Bariloche; Argentina
Fil: Guirado, Emilio. Universidad de Alicante; España
Fil: Maestre, Fernando T.. Universidad de Alicante; España
Materia
DESERTIFICACIÓN
INDICADORES
MONITOREO
SENSORES REMOTOS
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
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Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
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Además de los bienes y servicios que brinda a las comunidades, la vegetación de las tierras secas también juega un papel importante en muchos procesos ecosistémicos, como por ejemplo el reciclaje de nutrientes o la protección delsuelo frente a la erosión. Por lo tanto, el monitoreo a largo plazo de la cobertura vegetal es clave para la toma de decisiones en la gestión de estas regiones. En este estudio, analizamos la variación de la cobertura vegetal en 239 sitios de una red de monitoreo a largo plazo (red MARAS), en unode los biomas de tierras secas más grandes del mundo: la estepa patagónica argentina. A continuación, la relacionamos con la variación de diferentes períodos del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI), obtenido del sensor MODIS, que sirve como variable predictora. El modelo empírico ajustado explicó hasta un 40% de la variación en la cobertura vegetal medida a campo. 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Then we relate it to the variation of different periods of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), obtained from the MODIS sensor, which serve as a predictor variable. The adjusted empirical model explained up to 40% of the variation in the vegetation cover measured in the field. With this simple empirical model we have estimated and mapped temporal changes in the vegetation cover of a large dryland biome at low cost.Fil: Gaitán, Juan José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Nacional de Investigaciones Agropecuarias; Argentina. Universidad Nacional de Luján; ArgentinaFil: Ciano, Nicolas Francisco. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional.patagonia Sur. Estación Experimental Agropecuaria Chubut; ArgentinaFil: Oliva, Gabriel Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Patagonia Sur. 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Temporal variations on NDVI predict temporal changes in vegetation cover across Patagonian drylands (Argentina). In drylands, natural vegetation is an important source of livelihood as they provide food, fuel and forage for livestock. In addition to the provision of goods and services, dryland vegetation also plays an important role in many ecological processes, such as recycling nutrients or protecting the soil from erosion. Longterm monitoring of vegetation cover is therefore key for decision-making and management of these regions. In this study, we analyze the variation of vegetation cover in 239 sites of a long-term monitoring network (MARAS network), in one of the largest dryland biomes in the world: the argentine patagonian steppe. Then we relate it to the variation of different periods of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), obtained from the MODIS sensor, which serve as a predictor variable. The adjusted empirical model explained up to 40% of the variation in the vegetation cover measured in the field. With this simple empirical model we have estimated and mapped temporal changes in the vegetation cover of a large dryland biome at low cost.
Fil: Gaitán, Juan José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Nacional de Investigaciones Agropecuarias; Argentina. Universidad Nacional de Luján; Argentina
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1697-2473
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