A MODIS based tool to assess inundation patterns: an example for the Paraná Delta River
Los humedales están entre los ecosistemas más productivos y, a su vez, están fuertemente alterados por el ser humano. Los múltiples servicios que proveen dependen en gran medida del flujo de agua. Por ello, para desarrollar un plan de uso de la tierra que permita un uso productivo manteniendo la int...
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| Published: |
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA)
2020-01-01
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| Series: | RIA: Revista Investigaciones Agropecuarias |
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| Online Access: | http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=86463754011 |
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| author | M. Durante C.M. Di Bella |
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| collection | DOAJ |
| description | Los humedales están entre los ecosistemas más productivos y, a su vez, están fuertemente alterados por el ser humano. Los múltiples servicios que proveen dependen en gran medida del flujo de agua. Por ello, para desarrollar un plan de uso de la tierra que permita un uso productivo manteniendo la integridad ecológica es fundamental comprender los patrones de inundación. En ese sentido, la capacidad de los sensores remotos de estimar la cobertura de agua en áreas grandes a escalas espaciales y temporales detalladas contribuirían a desarrollar herramientas que favorezcan la toma de decisiones. Sin embargo, la variación temporal y espacial de los componentes del agua puede alterar sus propiedades espectrales. Se estudió la capacidad de diferentes índices espectrales derivados del sensor MODIS para estimar la cobertura de agua o la presencia/ausencia de agua. La región de estudio fue el Delta del Río Paraná, un humedal de 2 millones de hectáreas. Entre todos los modelos evaluados, uno basado en el índice espectral NDWI1 ((Rojo - SWIR) / (Rojo + SWIR)) fue el más preciso. Un valor umbral de NDWI1 = -0,2 permitió separar píxeles con menos de 60% de cobertura de agua de aquellos con más del 60% con una precisión del 91%. Mediante este modelo se describieron los patrones de inundación de diferentes unidades de paisaje de la región durante los últimos 12 años y se clasificó la región de acuerdo al impacto de los eventos de inundación ordinarios y extraordinarios. Consideramos que esta información puede ayudar a mejorar el conocimiento sobre la hidrodinámica, monitorear el impacto de algunas actividades y desarrollar una planificación regional más sostenible. |
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| institution | Kabale University |
| issn | 0325-8718 1669-2314 |
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| publishDate | 2020-01-01 |
| publisher | Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) |
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| series | RIA: Revista Investigaciones Agropecuarias |
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