Analizando trayectorias de uso del suelo. Una propuesta de clusterización

• Autores: Rosati, Germán
• Año de publicación: 2023
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Fuente: Geograficando, 19(1), e130. (2023); ISSN 2346-898X
• Materia: Geografía; Uso del suelo; Cambio de cobertura; Frontera agraria; Análisis de secuencias; Land use; Cover change; Agrarian frontier; Sequence analysis
• Institución: Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación

El trabajo presenta una alternativa metodológica para analizar trayectorias de uso de suelo. Toma como caso de estudio y prototipo un análisis de los cambios en el uso del suelo a un nivel general de Argentina (región pampeana, NEA, NOA y Cuyo). El objetivo es obtener un mapa con la mayor resolución posible que permita detectar las siguientes situaciones: 1) zonas recientes de expansión de frontera agraria; 2) zonas de agricultura "consolidada" y 3) zonas recientes de expansión de urbanización. Este trabajo se centra especialmente en el desarrollo de la metodología aplicada y en un primer intento de validación de la misma. A partir de datos de la Agencia Espacial Europea (ESA) vinculados a la "Climate Change Initiative-Land" (ESA-CCI-LC) del período 1992-2020 se genera una clusterización de trayectorias de uso del suelo mediante distancias de edición (utilizadas para el análisis de secuencias). Se obtuvieron 29 tipos de trayectorias a nivel píxel validadas por análisis visuales, con performance aceptable para la detección de diferentes trayectorias.
This paper presents a methodological alternative to analyze land use trajectories. It takes as a case study and prototype an analysis of changes in land use at a general level in Argentina (the Pampas region, the Northwest, the Northeast, and Cuyo, excluding the Patagonia). The objective is to obtain a map with the highest possible resolution that allows to detect the following situations: 1) areas of recent agrarian frontier expansion; 2) areas of "consolidated" agriculture, and 3) areas of recent urban expansion. This paper focuses especially on the development of the applied methodology and a first attempt to validate it. Based on data from the European Space Agency (ESA) linked to the "Climate Change Initiative-Land" (ESA-CCI-LC) for the 1992-2020 period, a clustering of land use trajectories from distances is generated by means of editing distances (used for sequence analysis). There were 29 types of pixel-level trajectories obtained, validated by visual analysis, with an acceptable performance for detection of different trajectories.
Fil: Rosati, Germán. Escuela Interdisciplinaria de Altos Estudios Sociales (UNSAM-CONICET), Universidad Nacional de San Martín / Programa de Investigaciones sobre el Movimiento de la Sociedad Argentina, Argentina.