La variación temporal del índice NDVI predice los cambios temporales de la cobertura vegetal en las tierras secas de la Patagonia argentina
- Autores
- Gaitan, Juan Jose; Ciano, Nicolas Francisco; Oliva, Gabriel Esteban; Bran, Donaldo Eduardo; Butti, Lucas Ramiro; Cariac, German; Caruso, Cecilia Alejandra; Opazo, Walter Javier; 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 del suelo 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 uno de 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.
EEA Chubut
Fil: Gaitán, Juan José. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; Argentina
Fil: Gaitán, Juan José. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Tecnología; Argentina
Fil: Gaitán, Juan José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Ciano, Nicolás Francisco. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Centro Regional Patagonia Sur; Argentina
Fil: Oliva, Gabriel Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina
Fil: Bran, Donaldo Eduardo. Instituto de Investigaciones Forestales y Agropecuarias de Bariloche (IFAB); Argentina
Fil: Butti, Lucas Ramiro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Anguil; Argentina
Fil: Cariac, Germán. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Valle Inferior; Argentina
Fil: Caruso, Cecilia Alejandra. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agroforestal Esquel; Argentina
Fil: Opazo, Walter Javier. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agroforestal Esquel; Argentina
Fil: Ferrante, Daniela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina
Fil: Echevarria, Daniela Carola. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Valle Inferior; Argentina
Fil: Buono, Gustavo Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Chubut; Argentina
Fil: Fantozzi, Anabella. Instituto de Investigaciones Forestales y Agropecuarias de Bariloche (IFAB); Argentina
Fil: Guirado, Emilio. Universidad de Alicante. Instituto Multidisciplinar para el Estudio del Medio Ramón Margalef; España
Fil: Maestre, Fernando T. Universidad de Alicante. Instituto Multidisciplinar para el Estudio del Medio Ramón Margalef; España
Fil: Maestre, Fernando T. Universidad de Alicante. Departamento de Ecología; España - Fuente
- Ecosistemas: Revista científica de ecología y medio ambiente 30 (3) : 2229 (2021)
- Materia
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Región Patagónica - Nivel de accesibilidad
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- Condiciones de uso
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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 del suelo 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 uno de 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.EEA ChubutFil: Gaitán, Juan José. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Gaitán, Juan José. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Tecnología; ArgentinaFil: Gaitán, Juan José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Ciano, Nicolás Francisco. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Centro Regional Patagonia Sur; ArgentinaFil: Oliva, Gabriel Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). 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Departamento de Ecología; EspañaAsociación Española de Ecología Terrestre (AEET)2021-12-29T11:07:12Z2021-12-29T11:07:12Z2021-08-23info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/20.500.12123/11009https://revistaecosistemas.net/index.php/ecosistemas/article/view/2229Gaitan, J., Ciano, N., Oliva, G., Bran, D., Butti, L., Cariac, G., Caruso, C., Opazo, W., Ferrante, D., Echevarria, D., Buono, G., Fantozzi, A., Guirado, E., Maestre, F. 2021. La variación temporal del índice NDVI predice los cambios temporales de la cobertura vegetal en las tierras secas de la Patagonia argentina. 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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 del suelo 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 uno de 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. EEA Chubut Fil: Gaitán, Juan José. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; Argentina Fil: Gaitán, Juan José. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Tecnología; Argentina Fil: Gaitán, Juan José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina Fil: Ciano, Nicolás Francisco. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Centro Regional Patagonia Sur; Argentina Fil: Oliva, Gabriel Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina Fil: Bran, Donaldo Eduardo. Instituto de Investigaciones Forestales y Agropecuarias de Bariloche (IFAB); Argentina Fil: Butti, Lucas Ramiro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Anguil; Argentina Fil: Cariac, Germán. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Valle Inferior; Argentina Fil: Caruso, Cecilia Alejandra. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agroforestal Esquel; Argentina Fil: Opazo, Walter Javier. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agroforestal Esquel; Argentina Fil: Ferrante, Daniela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina Fil: Echevarria, Daniela Carola. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Valle Inferior; Argentina Fil: Buono, Gustavo Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Chubut; Argentina Fil: Fantozzi, Anabella. Instituto de Investigaciones Forestales y Agropecuarias de Bariloche (IFAB); Argentina Fil: Guirado, Emilio. Universidad de Alicante. Instituto Multidisciplinar para el Estudio del Medio Ramón Margalef; España Fil: Maestre, Fernando T. Universidad de Alicante. Instituto Multidisciplinar para el Estudio del Medio Ramón Margalef; España Fil: Maestre, Fernando T. Universidad de Alicante. Departamento de Ecología; España |
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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 del suelo 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 uno de 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. |
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