Análisis de índices espectrales (NDVI, NDMI, MNDWI, NDPI) en un caso de inundación en el tramo inferior del río Uruguay durante mayo de 2024
- Autores
- Pereyra, Analía; Carranza, Agustín
- Año de publicación
- 2025
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Durante el mes de abril y la primera semana de mayo de 2024 se produjeron intensas precipitaciones al sur de Brasil y en la provincia de Misiones, Argentina. Esto llevó a un importante aumento del caudal en el tramo inferior del río Uruguay llegando a niveles de alerta y evacuación de cientos de personas en diversas localidades ribereñas del litoral, siendo Concordia, Entre Ríos, una de las más afectadas. Frente a este contexto, se analizó el cambio en la humedad del suelo y los cuerpos de agua en regiones aledañas al tramo inferior del río Uruguay a partir de observaciones satelitales. Para ello, se compararon cuatro índices espectrales: el Índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), Índice de humedad de diferencia normalizada (NDMI), Índice de agua modificado de diferencia normalizada (MNDWI) y el Índice de Diferencia Normalizada de Polarización (NDPI). Finalmente, a partir de la información obtenida de los índices NDMI y MNDWI se determinaron umbrales que permitieron identificar píxeles como zonas inundadas para comparar su variación.
Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas - Materia
-
Meteorología
Inundación
Río Uruguay
Indices espectrales - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
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- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/193953
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Análisis de índices espectrales (NDVI, NDMI, MNDWI, NDPI) en un caso de inundación en el tramo inferior del río Uruguay durante mayo de 2024Pereyra, AnalíaCarranza, AgustínMeteorologíaInundaciónRío UruguayIndices espectralesDurante el mes de abril y la primera semana de mayo de 2024 se produjeron intensas precipitaciones al sur de Brasil y en la provincia de Misiones, Argentina. Esto llevó a un importante aumento del caudal en el tramo inferior del río Uruguay llegando a niveles de alerta y evacuación de cientos de personas en diversas localidades ribereñas del litoral, siendo Concordia, Entre Ríos, una de las más afectadas. Frente a este contexto, se analizó el cambio en la humedad del suelo y los cuerpos de agua en regiones aledañas al tramo inferior del río Uruguay a partir de observaciones satelitales. Para ello, se compararon cuatro índices espectrales: el Índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), Índice de humedad de diferencia normalizada (NDMI), Índice de agua modificado de diferencia normalizada (MNDWI) y el Índice de Diferencia Normalizada de Polarización (NDPI). Finalmente, a partir de la información obtenida de los índices NDMI y MNDWI se determinaron umbrales que permitieron identificar píxeles como zonas inundadas para comparar su variación.Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas2025info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/193953spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-950-34-2665-4info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://cenamet.org.ar/congremet/wp-content/uploads/2025/11/A4_T199.pdfinfo:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/193317info: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)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2026-05-27T11:47:46Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/193953Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292026-05-27 11:47:46.634SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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Durante el mes de abril y la primera semana de mayo de 2024 se produjeron intensas precipitaciones al sur de Brasil y en la provincia de Misiones, Argentina. Esto llevó a un importante aumento del caudal en el tramo inferior del río Uruguay llegando a niveles de alerta y evacuación de cientos de personas en diversas localidades ribereñas del litoral, siendo Concordia, Entre Ríos, una de las más afectadas. Frente a este contexto, se analizó el cambio en la humedad del suelo y los cuerpos de agua en regiones aledañas al tramo inferior del río Uruguay a partir de observaciones satelitales. Para ello, se compararon cuatro índices espectrales: el Índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), Índice de humedad de diferencia normalizada (NDMI), Índice de agua modificado de diferencia normalizada (MNDWI) y el Índice de Diferencia Normalizada de Polarización (NDPI). Finalmente, a partir de la información obtenida de los índices NDMI y MNDWI se determinaron umbrales que permitieron identificar píxeles como zonas inundadas para comparar su variación. Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas |
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Durante el mes de abril y la primera semana de mayo de 2024 se produjeron intensas precipitaciones al sur de Brasil y en la provincia de Misiones, Argentina. Esto llevó a un importante aumento del caudal en el tramo inferior del río Uruguay llegando a niveles de alerta y evacuación de cientos de personas en diversas localidades ribereñas del litoral, siendo Concordia, Entre Ríos, una de las más afectadas. Frente a este contexto, se analizó el cambio en la humedad del suelo y los cuerpos de agua en regiones aledañas al tramo inferior del río Uruguay a partir de observaciones satelitales. Para ello, se compararon cuatro índices espectrales: el Índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), Índice de humedad de diferencia normalizada (NDMI), Índice de agua modificado de diferencia normalizada (MNDWI) y el Índice de Diferencia Normalizada de Polarización (NDPI). Finalmente, a partir de la información obtenida de los índices NDMI y MNDWI se determinaron umbrales que permitieron identificar píxeles como zonas inundadas para comparar su variación. |
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