Estimación de las fracciones arbustiva y herbácea mediante suavizado de series temporales Índice de Vegetación de MODIS en el Monte Oriental Rionegrino = Shrub and Herb fraction es...

Autores
Olmedo, Gabriel Adrián
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Publicado en: Revista Argentina de Producción Animal – RAPA 44 (Supl. 1) : 374. (septiembre 2024)
Las herramientas de teledetección permiten monitorear tanto los arbustos como los pastos en grandes extensiones de forma rápida y precisa (Goslee et al., 2003). A partir de índices derivados de imágenes satelitales, como el índice de vegetación normalizada (IVN), es posible monitorear la dinámica de una comunidad vegetal (Echevarria & Olmedo, 2020). Sin embargo, en ambientes mixtos arbustivo-herbáceos, el valor de un píxel (mínima unidad espacial de una imagen) representa una mezcla de la señal espectral de ambas fracciones de la vegetación, lo que dificulta el estudio de ambas fracciones de manera separada. Existen métodos, como el suavizado STL (Lu et al, 2002), que permiten, dada una serie histórica de datos, separarla en fracciones herbácea y leñosa. Está basada en procesos ponderados de suavizado que usan la variabilidad intra e interanual como criterio de separación. Sin embargo, las mismas deben de ser validadas y calibradas a partir de datos locales de terreno. El objetivo de este estudio fue evaluar la contribución del suavizado STL en la estimación de las fracciones arbustiva y herbácea de la vegetación mediante sensores remotos.
EEA Valle Inferior del Río Negro
Fil: Olmedo, Gabriel Adrián. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Valle Inferior del Río Negro. Becario; Argentina
Fil: Olmedo, Gabriel Adrián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Becario; Argentina
Fuente
47º Congreso Argentino de Producción Animal, “Ciencia y Tecnología para escenarios desafiantes”. AAPA. Santa Fe, Argentina, 25 al 27 de septiembre de 2024
Materia
Indice de Vegetación
Arbustos
Plantas Herbáceas
Teledetección
Vegetation Index
Shrubs
Herbaceous Plants
Remote Sensing
Suavizado STL
MODIS
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
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Las herramientas de teledetección permiten monitorear tanto los arbustos como los pastos en grandes extensiones de forma rápida y precisa (Goslee et al., 2003). A partir de índices derivados de imágenes satelitales, como el índice de vegetación normalizada (IVN), es posible monitorear la dinámica de una comunidad vegetal (Echevarria & Olmedo, 2020). Sin embargo, en ambientes mixtos arbustivo-herbáceos, el valor de un píxel (mínima unidad espacial de una imagen) representa una mezcla de la señal espectral de ambas fracciones de la vegetación, lo que dificulta el estudio de ambas fracciones de manera separada. Existen métodos, como el suavizado STL (Lu et al, 2002), que permiten, dada una serie histórica de datos, separarla en fracciones herbácea y leñosa. Está basada en procesos ponderados de suavizado que usan la variabilidad intra e interanual como criterio de separación. Sin embargo, las mismas deben de ser validadas y calibradas a partir de datos locales de terreno. El objetivo de este estudio fue evaluar la contribución del suavizado STL en la estimación de las fracciones arbustiva y herbácea de la vegetación mediante sensores remotos.
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