Múltiples índices espectrales para predecir la variabilidad de  atributos estructurales y funcionales en zonas áridas

Múltiples índices espectrales para predecir la variabilidad de atributos estructurales y funcionales en zonas áridas

Mariana A. Buzzi, Bárbara L. Rueter, Luciana Ghermandi

Resumen


En la región patagónica Argentina, las principales fuerzas directrices de la degradación son las actividades extractivas (petrolera y minera) y la ganadería ovina extensiva. Evaluar la capacidad de los índices espectrales para predecir la variabilidad espacial de los atributos estructurales y funcionales en ecosistemas áridos permite identificar patrones asociados a la desertificación o a la restauración pasiva. Uno de los principales problemas a sortear en estos ambientes es la gran extensión territorial. En este sentido, los índices espectrales provenientes de sensores remotos constituyen una herramienta útil para evaluar áreas extensas. El objetivo de este trabajo fue evaluar la capacidad de múltiples índices espectrales del satélite SPOT 5 para predecir la variabilidad espacial de un atributo estructural (cobertura vegetal de especies perennes) y un atributo funcional (productividad forrajera) en zonas áridas. Se evaluó la relación de siete índices espectrales obtenidos del satélite SPOT 5, en 39 sitios ubicados en tres unidades de paisaje denominadas cañadones costeros (n=7), pampas (n=18) y valles occidentales (n=14) de Patagonia central. El “green normalized difference vegetation index” (GNDVI), el “two modified soil adjusted vegetation index” (MSAVI2), el “normalized difference vegetation index” (NDVI) y el “ratio vegetation index” (RVI) fueron los mejores predictores de la cobertura vegetal de especies perennes en la escala de paisaje. Los índices espectrales explicaron más de 34% de la variación de la productividad forrajera en el área de estudio y más de 60% en los valles occidentales. Los resultados de este trabajo indican que los índices espectrales provenientes del satélite SPOT 5, principalmente el GNDVI, el MSAVI2, el NDVI y el RVI, constituyen herramientas apropiadas para predecir los cambios de la estructura y función de la vegetación a nivel de las unidades de paisaje de zonas áridas.


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ISSN en línea: 0327-5477; impresa 1667-782X (español); 1667-7838 (inglés)