Humedales de la llanura costera de Ajó - Samborombón: identificación y caracterización mediante herramientas de teledetección

Autores
Gonzalez, Eliana Belen
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis doctoral
Estado
versión publicada
Colaborador/a o director/a de tesis
Kandus, Patricia
Gonzalez Trilla, Gabriela Liliana
Descripción
El objetivo del presente trabajo fue vincular observaciones de sensores remotos con variables biofísicas y la expresión espacial de las principales comunidades vegetales, que tendrían carácter de indicador ambiental, de los humedales costeros de AjóSamborombón. En el Capítulo 1 la espectroradiometría de campo permitió caracterizar y diferenciar las firmas espectrales de las especies dominantes de las comunidades vegetales (Sporobolus densiflorus, Sarcocornia ambigua y Bolboschoenus maritimus) y establecer la relación con variables biofísicas de la vegetación. La porción del verde permitiría discriminar a B. maritimus de las otras dos comunidades. Dentro de cada comunidad las firmas se pudieron ordenar de acuerdo a su cobertura y biomasa fotosintéticaen la porción visible del espectro. La simulación espectral de sensores remotos multiespectrales a partir de datos de campo mejoró la separabilidad de las tres coberturas y se determinaron las bandas verde, amarilla e Infrarroja como óptimas para el caso de WorldView-2. En el Capítulo 2 se generó un mapa de alta resolución espacial a partir de una imagen WV-2 obteniéndose81% de exactitud de la clasificación y un valor de Kappa de 78,1%. Las mayores coberturas correspondieron a Sa. ambigua (24,5%) seguida de Sp. densiflorus (21.9%), C. selloana y pastizales pampeanos (14.9%) y B. maritimus (4.42%). Se definieron 5 Unidades de paisaje: la Unidad A con dominancia de Sa. ambigua y matas dispersas de Sp. densiflorus; la Unidad B presentó una matriz de Sa. ambigua con stands aislados de C.selloana rodeados por anillos de Sp. densiflorus; la Unidad C estuvo dominada por B. maritimus a lo largo de los márgenes de los canales; la Unidad D presentó lagunas someras con franjas de B. maritimus; la Unidad E dominada por Sp. densiflorus y C. selloana junto con pastizales pampeanos en posiciones más elevadas. En el Capítulo 3 se estableció la relación entre la presencia/ausencia de las comunidades vegetales y sus características biofísicas con variables ambientales resultando los modelos significativos para las tres especies. Las variables más explicativas fueron: conductividad, pH y Unidad del paisaje. La elevación explicó parcialmente la presencia de las mismas. Los resultados obtenidos constituyen un aporte concreto para entender la heterogeneidad y el funcionamiento del sistema, y establecer criterios de inventario y monitoreo de los humedales a escala local y de paisaje.
The aim of this study was to relate remote sensing observations with biophysical variables and the spatial expression of the main plant communities, which would have the potential to be environmental indicators of the coastal wetlands of AjóSamborombón. In Chapter 1, field spectroradiometry allowed us to characterize and differentiate the spectral signatures of the dominant species of plant communities (Sporobolus densiflorus, Sarcocornia ambigua and Bolboschoenus maritimus) and establish the association with biophysical variables of the vegetation. The green portion of the electromagnetic spectrum would allow to discriminate B. maritimus from the other two communities. Within each community the signatures were ordered according to their coverage and photosynthetic biomass in the visible portion of the spectrum. The spectral simulation of multispectral remote sensing sensors from field data improved the separability of the three coverages and the green, yellow and infrared bands were determined as optimal for WorldView-2 (WV-2). In Chapter 2, a high spatial resolution map was generated from a WV-2 image, obtaining 81% classification accuracy and a Kappa value of 78.1%. The main land covers were Sa. ambigua (24.5%) followed by Sp. densiflorus (21.9%), C. selloana and Pampas grasslands (14.9%) and B. maritimus (4.42%). Five landscape units were defined: Unit A dominated by Sa. ambigua and dispersed clumps of Sp. densiflorus; Unit B presented a matrix of Sa. ambigua with isolated stands of C.selloana surrounded by Sp. densiflorus rings; Unit C was dominated by B. maritimus along the margins of the channels; Unit D presented shallow lakes with B. maritimus on the margins; Unit E dominated by Sp. densiflorus and C. selloana and Pampas grasslands in higher positions. In Chapter 3, the association between the presence / absence and biophysical features of plant communities and environmental variables was established, resulting in significant models for the three species. The most explanatory variables were: conductivity, pH and landscape unit. The elevation partially explained the presence of plant communities. The results obtained constitute a concrete contribution to understand the heterogeneity and functioning of the coastal wetlands of Ajó-Samborombón and to establish criteria for inventory and monitoring of marshes at local and landscape scales.
Fil: Gonzalez, Eliana Belen. Universidad Nacional de San Martín. Instituto de Investigación en Ingeniería Ambiental; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Materia
Teledeteccion
Marismas
Humedales Costeros
Bahia de Samborombón
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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La porción del verde permitiría discriminar a B. maritimus de las otras dos comunidades. Dentro de cada comunidad las firmas se pudieron ordenar de acuerdo a su cobertura y biomasa fotosintéticaen la porción visible del espectro. La simulación espectral de sensores remotos multiespectrales a partir de datos de campo mejoró la separabilidad de las tres coberturas y se determinaron las bandas verde, amarilla e Infrarroja como óptimas para el caso de WorldView-2. En el Capítulo 2 se generó un mapa de alta resolución espacial a partir de una imagen WV-2 obteniéndose81% de exactitud de la clasificación y un valor de Kappa de 78,1%. Las mayores coberturas correspondieron a Sa. ambigua (24,5%) seguida de Sp. densiflorus (21.9%), C. selloana y pastizales pampeanos (14.9%) y B. maritimus (4.42%). Se definieron 5 Unidades de paisaje: la Unidad A con dominancia de Sa. ambigua y matas dispersas de Sp. densiflorus; la Unidad B presentó una matriz de Sa. ambigua con stands aislados de C.selloana rodeados por anillos de Sp. densiflorus; la Unidad C estuvo dominada por B. maritimus a lo largo de los márgenes de los canales; la Unidad D presentó lagunas someras con franjas de B. maritimus; la Unidad E dominada por Sp. densiflorus y C. selloana junto con pastizales pampeanos en posiciones más elevadas. En el Capítulo 3 se estableció la relación entre la presencia/ausencia de las comunidades vegetales y sus características biofísicas con variables ambientales resultando los modelos significativos para las tres especies. Las variables más explicativas fueron: conductividad, pH y Unidad del paisaje. La elevación explicó parcialmente la presencia de las mismas. Los resultados obtenidos constituyen un aporte concreto para entender la heterogeneidad y el funcionamiento del sistema, y establecer criterios de inventario y monitoreo de los humedales a escala local y de paisaje.The aim of this study was to relate remote sensing observations with biophysical variables and the spatial expression of the main plant communities, which would have the potential to be environmental indicators of the coastal wetlands of AjóSamborombón. In Chapter 1, field spectroradiometry allowed us to characterize and differentiate the spectral signatures of the dominant species of plant communities (Sporobolus densiflorus, Sarcocornia ambigua and Bolboschoenus maritimus) and establish the association with biophysical variables of the vegetation. The green portion of the electromagnetic spectrum would allow to discriminate B. maritimus from the other two communities. Within each community the signatures were ordered according to their coverage and photosynthetic biomass in the visible portion of the spectrum. The spectral simulation of multispectral remote sensing sensors from field data improved the separability of the three coverages and the green, yellow and infrared bands were determined as optimal for WorldView-2 (WV-2). In Chapter 2, a high spatial resolution map was generated from a WV-2 image, obtaining 81% classification accuracy and a Kappa value of 78.1%. The main land covers were Sa. ambigua (24.5%) followed by Sp. densiflorus (21.9%), C. selloana and Pampas grasslands (14.9%) and B. maritimus (4.42%). Five landscape units were defined: Unit A dominated by Sa. ambigua and dispersed clumps of Sp. densiflorus; Unit B presented a matrix of Sa. ambigua with isolated stands of C.selloana surrounded by Sp. densiflorus rings; Unit C was dominated by B. maritimus along the margins of the channels; Unit D presented shallow lakes with B. maritimus on the margins; Unit E dominated by Sp. densiflorus and C. selloana and Pampas grasslands in higher positions. In Chapter 3, the association between the presence / absence and biophysical features of plant communities and environmental variables was established, resulting in significant models for the three species. The most explanatory variables were: conductivity, pH and landscape unit. The elevation partially explained the presence of plant communities. 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The aim of this study was to relate remote sensing observations with biophysical variables and the spatial expression of the main plant communities, which would have the potential to be environmental indicators of the coastal wetlands of AjóSamborombón. In Chapter 1, field spectroradiometry allowed us to characterize and differentiate the spectral signatures of the dominant species of plant communities (Sporobolus densiflorus, Sarcocornia ambigua and Bolboschoenus maritimus) and establish the association with biophysical variables of the vegetation. The green portion of the electromagnetic spectrum would allow to discriminate B. maritimus from the other two communities. Within each community the signatures were ordered according to their coverage and photosynthetic biomass in the visible portion of the spectrum. The spectral simulation of multispectral remote sensing sensors from field data improved the separability of the three coverages and the green, yellow and infrared bands were determined as optimal for WorldView-2 (WV-2). In Chapter 2, a high spatial resolution map was generated from a WV-2 image, obtaining 81% classification accuracy and a Kappa value of 78.1%. The main land covers were Sa. ambigua (24.5%) followed by Sp. densiflorus (21.9%), C. selloana and Pampas grasslands (14.9%) and B. maritimus (4.42%). Five landscape units were defined: Unit A dominated by Sa. ambigua and dispersed clumps of Sp. densiflorus; Unit B presented a matrix of Sa. ambigua with isolated stands of C.selloana surrounded by Sp. densiflorus rings; Unit C was dominated by B. maritimus along the margins of the channels; Unit D presented shallow lakes with B. maritimus on the margins; Unit E dominated by Sp. densiflorus and C. selloana and Pampas grasslands in higher positions. In Chapter 3, the association between the presence / absence and biophysical features of plant communities and environmental variables was established, resulting in significant models for the three species. The most explanatory variables were: conductivity, pH and landscape unit. The elevation partially explained the presence of plant communities. The results obtained constitute a concrete contribution to understand the heterogeneity and functioning of the coastal wetlands of Ajó-Samborombón and to establish criteria for inventory and monitoring of marshes at local and landscape scales.
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