Análisis multitemporal de coberturas de la tierra en el Parque Nacional El Impenetrable, Provincia del Chaco, 2000-2019

• Autores: Saucedo, Griselda Isabel; Cardozo, Osvaldo Daniel; Bondar, Carlos Esteban
• Año de publicación: 2021
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: LAND COVER; REMOTE SENSING; IMPENETRABLE; ORDENAMIENTO TERRITORIAL
• Institución: Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

Las imágenes satelitales provenientes de sensores remotos constituyen una importante fuente de información, ya que al ser analizadas mediante técnicas de procesamiento digital permiten detectar y medir cambios en el territorio de forma periódica. El presente trabajo tiene como objetivo analizar la dinámica en las coberturas de la tierra en el Parque Nacional El Impenetrable para los años 2000 y 2019. Para ello se utilizaron imágenes de la plataforma Landsat-7 ETM+ y Landsat-8 OLI, que fueron reproyectadas a un sistema local -POSGAR 2007 faja 5-, luego se realizó la composición de bandas entre el visible e infrarrojo para resaltar la vegetación y el recorte del límite del área de estudio. En base al sistema de clasificación propuesto por Chen et al., (2015) se identificaron las coberturas y se clasificaron las imágenes a través de un sistema supervisado, usando el algoritmo de máxima probabilidad. Como resultado final se obtuvieron los respectivos mapas temáticos, a partir de los cuales se extrajeron las superficies de cambio en las distintas coberturas de la tierra.
Satellite imagery from remote sensing is an important source of information. Since when analyzed using digital processing techniques, it is possible to detect and measure the changes in the territory periodically. The main objective of this paper is to analyze the dynamics of land cover in El Impenetrable National Park for the years 2000 and 2019. To do that, images of the Landsat-7 ETM + and Landsat-8 OLI platforms were used, which were projected to a local system -POSGAR 2007, 5-, then the composition of bands between the visible and infrared was made to highlight the vegetation and the boundaries of the study area. Based on the classification system proposed by Chen et al., (2015), coverages were identified, and the images were classified through a supervised system, using the maximum likelihood algorithm. As a result, the thematic maps were obtained, from which the surfaces of change from the different land cover were extracted.
Fil: Saucedo, Griselda Isabel. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Humanidades; Argentina
Fil: Cardozo, Osvaldo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Investigación para el Desarrollo Territorial y del Hábitat Humano. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Arquitectura y Urbanismo. Instituto de Investigación para el Desarrollo Territorial y del Hábitat Humano.; Argentina
Fil: Bondar, Carlos Esteban. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina