Combinación de imágenes satelitales SPOT-6 y Landsat 8 OLI para la estimación de cobertura leñosa en bosques áridos del centro de Argentina

Autores
Gatica, Mario Gabriel; Campos, Valeria Evelin
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
La cobertura de especies vegetales leñosas es un com ponente clave del funcionamiento de las zonas áridas y semiáridas; y se distribuye espacialmente heterogé nea en estos paisajes limitados por el agua (Aguiar & Sala 1999). Tal heterogeneidad es exacerbada por la acción conjunta de perturbaciones antrópicas y am bientales que modifican en diferente grado el porcen taje del suelo cubierto por estas especies (Baumann et al. 2018). Por lo tanto, identificar las variaciones espa ciales del porcentaje del suelo cubierto por especies leñosas es un paso clave en la conservación y el mane jo de estos ecosistemas. Las variaciones espaciales de la cobertura de espe cies leñosas pueden ser estimadas usando imágenes satelitales. Sin embargo, la naturaleza heterogénea y discontinua de esta cobertura limita la aplicación de métodos clásicos de clasificación (discreto) en siste mas áridos y semiáridos, en donde la estimación de la cobertura fraccional (continua) representa una va riable de mayor relevancia ecológica. Las imágenes del programa Landsat, han mostrado tener una re solución espacial y espectral apropiada para estimar la cobertura de especies leñosas a escala regional en diferentes sistemas áridos y semiáridos (Baumann et al. 2018; González-Roglich and Swenson 2016; Hig ginbottom et al. 2018). Además, este programa posee un archivo de 50 años de imágenes lo que incrementa su potencial para estudiar el cambio temporal a largo plazo en la cobertura vegetal leñosa. La obtención de datos de cobertura de leñosas en cam po es también compleja por dos razones: en primera instancia, estos datos son espacialmente limitados; y, en segundo lugar, debido a la alta heterogeneidad es pacial de la vegetación suelen requerir de una alta pre cisión de geolocalización (Ludwig et al. 2019). Para sobreponer estas limitaciones, se ha propuesto el uso de imágenes de alta resolución espacial como aporte primario de datos de referencia (Ludwig et al. 2019, González-Roglich and Swenson 2016). Como alterna tiva, ha emergido recientemente el uso combinado de imágenes de alta (que aportan los datos de cobertura de referencia) y de media resolución espacial para la predicción de esta cobertura a escala regional en siste mas áridos y semiáridos (Baumann et al. 2018; Gon zález-Roglich and Swenson 2016; Higginbottom et al. 2018; Ludwig et al. 2019). En este trabajo se han utilizado imágenes SPOT-6 de alta resolución espacial (1,5 m) como base de datos de cobertura de leñosas y escenas Landsat 8 OLI (L8) para la predicción de esta variable a mayor escala es pacial (30 m). El objetivo fue evaluar qué combina ción de bandas e índices espectrales derivados de L8 es la que mejor predice la cobertura de especies leño sas; y si estos predictores corresponden a la estación de invierno, de verano, o ambas estaciones.
EEA Balcarce
Fil: Gatica, Mario Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina
Fil: Gatica, Mario Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina
Fil: Campos, Valeria Evelin. Universidad Nacional de San Juan (UNSJ). Centro de Investigaciones de la Geósfera y Biósfera; Argentina
Fil: Campos, Valeria Evelin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro de Investigaciones de la Geósfera y Biósfera; Argentina
Fuente
Actas del VIII Congreso Forestal Latinoamericano y V Congreso Forestal Argentino, Ciudad de Mendoza, 27 al 30 de marzo de 2023, p. 541-544
Materia
Imágenes por Satélite
Estimación
Imagen Multiespectral
Plantas Leñosas
Zona Árida
Argentina
Satellite Imagery
Valuation
Multispectral Imagery
Woody Plants
Arid Zones
SPOT-6
Landsat 8 OLI
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
INTA Digital (INTA)
Institución
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
OAI Identificador
oai:localhost:20.500.12123/25472
Acceder
id INTADig_5ee50f06add219aa59d6e29e856240f8
oai_identifier_str oai:localhost:20.500.12123/25472
network_acronym_str INTADig
repository_id_str l
network_name_str INTA Digital (INTA)
spelling Combinación de imágenes satelitales SPOT-6 y Landsat 8 OLI para la estimación de cobertura leñosa en bosques áridos del centro de ArgentinaGatica, Mario GabrielCampos, Valeria EvelinImágenes por SatéliteEstimaciónImagen MultiespectralPlantas LeñosasZona ÁridaArgentinaSatellite ImageryValuationMultispectral ImageryWoody PlantsArid ZonesSPOT-6Landsat 8 OLILa cobertura de especies vegetales leñosas es un com ponente clave del funcionamiento de las zonas áridas y semiáridas; y se distribuye espacialmente heterogé nea en estos paisajes limitados por el agua (Aguiar & Sala 1999). Tal heterogeneidad es exacerbada por la acción conjunta de perturbaciones antrópicas y am bientales que modifican en diferente grado el porcen taje del suelo cubierto por estas especies (Baumann et al. 2018). Por lo tanto, identificar las variaciones espa ciales del porcentaje del suelo cubierto por especies leñosas es un paso clave en la conservación y el mane jo de estos ecosistemas. Las variaciones espaciales de la cobertura de espe cies leñosas pueden ser estimadas usando imágenes satelitales. Sin embargo, la naturaleza heterogénea y discontinua de esta cobertura limita la aplicación de métodos clásicos de clasificación (discreto) en siste mas áridos y semiáridos, en donde la estimación de la cobertura fraccional (continua) representa una va riable de mayor relevancia ecológica. Las imágenes del programa Landsat, han mostrado tener una re solución espacial y espectral apropiada para estimar la cobertura de especies leñosas a escala regional en diferentes sistemas áridos y semiáridos (Baumann et al. 2018; González-Roglich and Swenson 2016; Hig ginbottom et al. 2018). Además, este programa posee un archivo de 50 años de imágenes lo que incrementa su potencial para estudiar el cambio temporal a largo plazo en la cobertura vegetal leñosa. La obtención de datos de cobertura de leñosas en cam po es también compleja por dos razones: en primera instancia, estos datos son espacialmente limitados; y, en segundo lugar, debido a la alta heterogeneidad es pacial de la vegetación suelen requerir de una alta pre cisión de geolocalización (Ludwig et al. 2019). Para sobreponer estas limitaciones, se ha propuesto el uso de imágenes de alta resolución espacial como aporte primario de datos de referencia (Ludwig et al. 2019, González-Roglich and Swenson 2016). Como alterna tiva, ha emergido recientemente el uso combinado de imágenes de alta (que aportan los datos de cobertura de referencia) y de media resolución espacial para la predicción de esta cobertura a escala regional en siste mas áridos y semiáridos (Baumann et al. 2018; Gon zález-Roglich and Swenson 2016; Higginbottom et al. 2018; Ludwig et al. 2019). En este trabajo se han utilizado imágenes SPOT-6 de alta resolución espacial (1,5 m) como base de datos de cobertura de leñosas y escenas Landsat 8 OLI (L8) para la predicción de esta variable a mayor escala es pacial (30 m). El objetivo fue evaluar qué combina ción de bandas e índices espectrales derivados de L8 es la que mejor predice la cobertura de especies leño sas; y si estos predictores corresponden a la estación de invierno, de verano, o ambas estaciones.EEA BalcarceFil: Gatica, Mario Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; ArgentinaFil: Gatica, Mario Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; ArgentinaFil: Campos, Valeria Evelin. Universidad Nacional de San Juan (UNSJ). Centro de Investigaciones de la Geósfera y Biósfera; ArgentinaFil: Campos, Valeria Evelin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro de Investigaciones de la Geósfera y Biósfera; ArgentinaRed Argentina de Ciencia y Tecnología Forestal2026-03-13T14:54:14Z2026-03-13T14:54:14Z2023-03info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/20.500.12123/25472978-987-46815-7-7Actas del VIII Congreso Forestal Latinoamericano y V Congreso Forestal Argentino, Ciudad de Mendoza, 27 al 30 de marzo de 2023, p. 541-544reponame:INTA Digital (INTA)instname:Instituto Nacional de Tecnología AgropecuariaspaArgentina .......... (nation) (World, South America)7006477info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)2026-03-26T11:25:30Zoai:localhost:20.500.12123/25472instacron:INTAInstitucionalhttp://repositorio.inta.gob.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://repositorio.inta.gob.ar/oai/requesttripaldi.nicolas@inta.gob.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:l2026-03-26 11:25:31.046INTA Digital (INTA) - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuariafalse
dc.title.none.fl_str_mv Combinación de imágenes satelitales SPOT-6 y Landsat 8 OLI para la estimación de cobertura leñosa en bosques áridos del centro de Argentina
title Combinación de imágenes satelitales SPOT-6 y Landsat 8 OLI para la estimación de cobertura leñosa en bosques áridos del centro de Argentina
spellingShingle Combinación de imágenes satelitales SPOT-6 y Landsat 8 OLI para la estimación de cobertura leñosa en bosques áridos del centro de Argentina
Gatica, Mario Gabriel
Imágenes por Satélite
Estimación
Imagen Multiespectral
Plantas Leñosas
Zona Árida
Argentina
Satellite Imagery
Valuation
Multispectral Imagery
Woody Plants
Arid Zones
SPOT-6
Landsat 8 OLI
title_short Combinación de imágenes satelitales SPOT-6 y Landsat 8 OLI para la estimación de cobertura leñosa en bosques áridos del centro de Argentina
title_full Combinación de imágenes satelitales SPOT-6 y Landsat 8 OLI para la estimación de cobertura leñosa en bosques áridos del centro de Argentina
title_fullStr Combinación de imágenes satelitales SPOT-6 y Landsat 8 OLI para la estimación de cobertura leñosa en bosques áridos del centro de Argentina
title_full_unstemmed Combinación de imágenes satelitales SPOT-6 y Landsat 8 OLI para la estimación de cobertura leñosa en bosques áridos del centro de Argentina
title_sort Combinación de imágenes satelitales SPOT-6 y Landsat 8 OLI para la estimación de cobertura leñosa en bosques áridos del centro de Argentina
dc.creator.none.fl_str_mv Gatica, Mario Gabriel
Campos, Valeria Evelin
author Gatica, Mario Gabriel
author_facet Gatica, Mario Gabriel
Campos, Valeria Evelin
author_role author
author2 Campos, Valeria Evelin
author2_role author
dc.subject.none.fl_str_mv Imágenes por Satélite
Estimación
Imagen Multiespectral
Plantas Leñosas
Zona Árida
Argentina
Satellite Imagery
Valuation
Multispectral Imagery
Woody Plants
Arid Zones
SPOT-6
Landsat 8 OLI
topic Imágenes por Satélite
Estimación
Imagen Multiespectral
Plantas Leñosas
Zona Árida
Argentina
Satellite Imagery
Valuation
Multispectral Imagery
Woody Plants
Arid Zones
SPOT-6
Landsat 8 OLI
dc.description.none.fl_txt_mv La cobertura de especies vegetales leñosas es un com ponente clave del funcionamiento de las zonas áridas y semiáridas; y se distribuye espacialmente heterogé nea en estos paisajes limitados por el agua (Aguiar & Sala 1999). Tal heterogeneidad es exacerbada por la acción conjunta de perturbaciones antrópicas y am bientales que modifican en diferente grado el porcen taje del suelo cubierto por estas especies (Baumann et al. 2018). Por lo tanto, identificar las variaciones espa ciales del porcentaje del suelo cubierto por especies leñosas es un paso clave en la conservación y el mane jo de estos ecosistemas. Las variaciones espaciales de la cobertura de espe cies leñosas pueden ser estimadas usando imágenes satelitales. Sin embargo, la naturaleza heterogénea y discontinua de esta cobertura limita la aplicación de métodos clásicos de clasificación (discreto) en siste mas áridos y semiáridos, en donde la estimación de la cobertura fraccional (continua) representa una va riable de mayor relevancia ecológica. Las imágenes del programa Landsat, han mostrado tener una re solución espacial y espectral apropiada para estimar la cobertura de especies leñosas a escala regional en diferentes sistemas áridos y semiáridos (Baumann et al. 2018; González-Roglich and Swenson 2016; Hig ginbottom et al. 2018). Además, este programa posee un archivo de 50 años de imágenes lo que incrementa su potencial para estudiar el cambio temporal a largo plazo en la cobertura vegetal leñosa. La obtención de datos de cobertura de leñosas en cam po es también compleja por dos razones: en primera instancia, estos datos son espacialmente limitados; y, en segundo lugar, debido a la alta heterogeneidad es pacial de la vegetación suelen requerir de una alta pre cisión de geolocalización (Ludwig et al. 2019). Para sobreponer estas limitaciones, se ha propuesto el uso de imágenes de alta resolución espacial como aporte primario de datos de referencia (Ludwig et al. 2019, González-Roglich and Swenson 2016). Como alterna tiva, ha emergido recientemente el uso combinado de imágenes de alta (que aportan los datos de cobertura de referencia) y de media resolución espacial para la predicción de esta cobertura a escala regional en siste mas áridos y semiáridos (Baumann et al. 2018; Gon zález-Roglich and Swenson 2016; Higginbottom et al. 2018; Ludwig et al. 2019). En este trabajo se han utilizado imágenes SPOT-6 de alta resolución espacial (1,5 m) como base de datos de cobertura de leñosas y escenas Landsat 8 OLI (L8) para la predicción de esta variable a mayor escala es pacial (30 m). El objetivo fue evaluar qué combina ción de bandas e índices espectrales derivados de L8 es la que mejor predice la cobertura de especies leño sas; y si estos predictores corresponden a la estación de invierno, de verano, o ambas estaciones.
EEA Balcarce
Fil: Gatica, Mario Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina
Fil: Gatica, Mario Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina
Fil: Campos, Valeria Evelin. Universidad Nacional de San Juan (UNSJ). Centro de Investigaciones de la Geósfera y Biósfera; Argentina
Fil: Campos, Valeria Evelin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro de Investigaciones de la Geósfera y Biósfera; Argentina
description La cobertura de especies vegetales leñosas es un com ponente clave del funcionamiento de las zonas áridas y semiáridas; y se distribuye espacialmente heterogé nea en estos paisajes limitados por el agua (Aguiar & Sala 1999). Tal heterogeneidad es exacerbada por la acción conjunta de perturbaciones antrópicas y am bientales que modifican en diferente grado el porcen taje del suelo cubierto por estas especies (Baumann et al. 2018). Por lo tanto, identificar las variaciones espa ciales del porcentaje del suelo cubierto por especies leñosas es un paso clave en la conservación y el mane jo de estos ecosistemas. Las variaciones espaciales de la cobertura de espe cies leñosas pueden ser estimadas usando imágenes satelitales. Sin embargo, la naturaleza heterogénea y discontinua de esta cobertura limita la aplicación de métodos clásicos de clasificación (discreto) en siste mas áridos y semiáridos, en donde la estimación de la cobertura fraccional (continua) representa una va riable de mayor relevancia ecológica. Las imágenes del programa Landsat, han mostrado tener una re solución espacial y espectral apropiada para estimar la cobertura de especies leñosas a escala regional en diferentes sistemas áridos y semiáridos (Baumann et al. 2018; González-Roglich and Swenson 2016; Hig ginbottom et al. 2018). Además, este programa posee un archivo de 50 años de imágenes lo que incrementa su potencial para estudiar el cambio temporal a largo plazo en la cobertura vegetal leñosa. La obtención de datos de cobertura de leñosas en cam po es también compleja por dos razones: en primera instancia, estos datos son espacialmente limitados; y, en segundo lugar, debido a la alta heterogeneidad es pacial de la vegetación suelen requerir de una alta pre cisión de geolocalización (Ludwig et al. 2019). Para sobreponer estas limitaciones, se ha propuesto el uso de imágenes de alta resolución espacial como aporte primario de datos de referencia (Ludwig et al. 2019, González-Roglich and Swenson 2016). Como alterna tiva, ha emergido recientemente el uso combinado de imágenes de alta (que aportan los datos de cobertura de referencia) y de media resolución espacial para la predicción de esta cobertura a escala regional en siste mas áridos y semiáridos (Baumann et al. 2018; Gon zález-Roglich and Swenson 2016; Higginbottom et al. 2018; Ludwig et al. 2019). En este trabajo se han utilizado imágenes SPOT-6 de alta resolución espacial (1,5 m) como base de datos de cobertura de leñosas y escenas Landsat 8 OLI (L8) para la predicción de esta variable a mayor escala es pacial (30 m). El objetivo fue evaluar qué combina ción de bandas e índices espectrales derivados de L8 es la que mejor predice la cobertura de especies leño sas; y si estos predictores corresponden a la estación de invierno, de verano, o ambas estaciones.
publishDate 2023
dc.date.none.fl_str_mv 2023-03
2026-03-13T14:54:14Z
2026-03-13T14:54:14Z
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/20.500.12123/25472
978-987-46815-7-7
url http://hdl.handle.net/20.500.12123/25472
identifier_str_mv 978-987-46815-7-7
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv Argentina .......... (nation) (World, South America)
7006477
dc.publisher.none.fl_str_mv Red Argentina de Ciencia y Tecnología Forestal
publisher.none.fl_str_mv Red Argentina de Ciencia y Tecnología Forestal
dc.source.none.fl_str_mv Actas del VIII Congreso Forestal Latinoamericano y V Congreso Forestal Argentino, Ciudad de Mendoza, 27 al 30 de marzo de 2023, p. 541-544
reponame:INTA Digital (INTA)
instname:Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
reponame_str INTA Digital (INTA)
collection INTA Digital (INTA)
instname_str Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
repository.name.fl_str_mv INTA Digital (INTA) - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
repository.mail.fl_str_mv tripaldi.nicolas@inta.gob.ar
_version_ 1860737591277518848
score 12.977003

Publicaciones similares