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

Autores/as

  • Mariana A. Buzzi Departamento de Biología y Ambiente. Facultad de Ciencias Naturales y de la Salud. UNPSJB. Comodoro Rivadavia, Chubut, Argentina. Grupo de Estudios Biofísicos y Ecofisiológicos (GEBEF)-CONICET.
  • Bárbara L. Rueter Departamento de Biología y Ambiente. Facultad de Ciencias Naturales y de la Salud. UNPSJB. Comodoro Rivadavia, Chubut, Argentina.
  • Luciana Ghermandi Laboratorio Ecotono, Universidad Nacional del Comahue, INIBIOMA-CONICET, Bariloche, Río Negro, Argentina.

DOI:

https://doi.org/10.25260/EA.17.27.1.0.315

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.

Citas

Ares, J. O., A. M. Bertiller, C. M. Rostagno, M. P. Irisarri, J. Anchorena, et al. 1990. Structural and dynamic characteristics of overgazed grasslands of northern Patagonia, Argentina. Pp. 149-175 in: A. Breymeyer (ed.). Managed grasslands: Regional Studies.Elsevier, Amsterdam.

Beeskow, A. M., H. Del Valle, and C. M. Rostagno. 1987. Los Sistemas Fisiográficos de la Región Árida y Semiárida de la Provincia del Chubut. SECYT. Puerto Madryn, Chubut, Argentina. Pp. 143.

Bertolami, M. A., B. L. Rueter, and M. E. Benítez. 2005. Estimación de la producción forrajera a partir de valores pastoral en el sudeste del Chubut-Argentina. Multequina 14:29-38.

Bulcock, H. H., and G. P. Jewitt. 2010. Spatial mapping of leaf area index using hyper-spectral remote sensing for hydrological applications with a particular focus on canopy interception. Hydrol Earth Syst Sci 14:383-392, doi: 10.5194/hess-14-383-2010.

Buzzi, M., M. A. Bertolami, and B. L. Rueter. 2013. Delimitación de unidades de paisaje en Patagonia Central. Revista de la Asociación de Ecología de Paisaje 4(2):211-218.

Cabrera, A. L. 1976. Regiones fitogeográficas argentinas, Enciclopedia Argentina de Agricultura y Jardinería (2da ed.), Tomo II, Fase 1 ACME, Buenos Aires. Pp. 85.

Canfield, M. H. 1941. Application of the line interception method in sampling of range vegetation. J Arid Environ 39:388-394.

Chander, G., B. L. Markham, and D. L. Helder. 2009. Summary of current radiometric calibration for Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI sensors. Remote Sens Environ 113:893–903, doi: 10.1016/j.rse.2009.01.007.

Daget, P., and J. Poissonet. 1971. Une méthoded´analyzephytologique des praieries; criteresd´application. Annales Aggonomiques 22(1):5-41.

Del Valle, H. f. 1998. Patagonian soils:a regional synthesis. Ecología Austral 8:103-123

Elissalde, N., J. M. Escobar, and V. B. Nakamatsu. 2002. Inventario y evaluación de pastizales naturales de la zona árida y semiárida de la Patagonia. Programa de Acción de Lucha contra la Desertificación. Convenio SDSyPA-INTA-GTZ. Trelew.

FAO. 1984. Metodología provisional para la evaluación y la representación cartográfica de la desertización. FAO-PNUMA, Roma. Pp. 74.

Gaitán, J. J., D. Bran, G. Oliva, G. Ciari, V. Nakamatsu, J. Salomone, et al. 2013. Evaluating the performance of multiple remote sensing indices to predict the spatial variability of ecosystem structure and functioning in Patagonian steppes. Ecol Indic 34:181-191, doi: 10.1016/j.ecolind.2013.05.007.

García-Gómez, M., and F. T. Maestre. 2011. Remote sensing data predict indicators of soil functioning in semi-arid steppes, central Spain. Ecol Indic 11:1476-1481, doi: 10.1016/j.ecolind.2011.02.015.

Gitelson, A., Y. J. Kaufman, and M. N. Merzlyak. 1996. Use of a green channel in remote sensing of global vegetation from EOS–MODIS. Remote Sens Environ 58(3):289-298, doi:10.1016/S0034-4257(96)00072-7.

Golluscio, R. A., V. Deregibus, and J. M. Paruelo. 1998. Sustainability and range management in the Patagonian steppe. Ecología Austral 8:265-284.

Greig-Smith, P. 1983. Quantitative plant ecology. 3rd ed. Blackwell.

Hofmann, F., M. Köpen, F. Klawonn, and R. Roy. 2006. Unsupervised Pixel Clustering in Multispectral Images by Genetic Programming II. Pp. 37-52 in: Springer Science and Business Media Editor (ed.). Soft computing: Methodologies and applications. Vol. 32.

Huete, A., K. Didan, T. Miura, and E. Rodríguez. 2002. Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices (Special Issue). Remote Sens Environ 83:195-213, doi: 10.1016/S0034-4257(02)00096-2.

Huete, A. R., and R. D. Jackson. 1987. Suitability of spectral indices for evaluating vegetation characteristics on arid environments. Remote Sens Environ 23:213-232, doi: 10.1016/0034-4257(87)90038-1.

Huete, A. R. 1988. A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sens Environ 25:295-309, doi:10.1016/0034-4257(88)90106-X.

Huete, A. R., G. Hua, J. Qu, A. Chebouni, and W. J. Van Leeuwen. 1992. Normalization of multidirectional red and NIR reflectances with the SAVI, Remote Sens Environ 40:1-20, doi: 10.1016/0034-4257(92)90074-T.

Irisarri, J. G. N., M. Oesterheld, J. M. Paruelo, and M. Texeira. 2012. Patterns and controls of aboveground net primary production in meadows of Patagonia. A remote sensing approach. J Veg Sci 23(1):114-126, doi: 10.1111/j.1654-1103.2011.01326.x.

Ji, L., L. Zhang, J. Rover, B. K. Wylie, and X. Chene. 2014. Geostatistical estimation of signal-to-noise ratios for spectral vegetation indices. ISPRS J Photogra Remote Sens 96:20-27, doi: 10.1016/j.isprsjprs.2014.06.013.

Jiang, Z., A. R. Huete, K. Didan, and T. Miura. 2008. Development of a two-band enhanced vegetation index without a blue band. Remote Sens Environ 112(10):3833-3845, doi: 10.1016/j.rse.2008.06.006.

Jordan, C. F. 1969. Derivation of leaf-area index from quality of light on the forest floor. Ecology, 50(4):663-666, doi: 10.2307/1936256.

León, R. J. C., D. Bran, M. Collantes, J. M. Paruelo, and A. Soriano. 1998. Grandes unidades de vegetación de la Patagonia extra andina. Ecología Austral 8:125-144.

Ong, C., D. Tongway, M. Kacctta, and N. Hindly. 2009. Phase 1: Deriving Ecosystem function analysiz indices from airborne hyperexpectral data. CSIRO Exploration and Mining.

Paruelo, J. M., and M. Aguiar. 2003. El impacto humano sobre los ecosistemas: el caso de la desertificación. Ciencia Hoy 13:48-59.

Paruelo, J. M., R. A. Golluscio, J. P. Guerschman, A. Cesa, V. V. Jouve, and M. F. Garbulsky. 2004. Regional scale relationships between ecosystem structure and functioning: the case of the Patagonian steppes. Global Ecol Biogeogr 13:385-395, doi: 10.1111/j.1466-822X.2004.00118.x.

Passera, C. B., and O. Borsetto. 1983. Determinación del índice de calidad específico. Actas del Taller de Arbustos Forrajeros. Grupo regional FAO-IADIZA. Mendoza.

Passera, C. B., A. D. Dalmaso, and O. Borseto. 1986. Método de “Point Quadrat” modificado. Actas del Taller de Arbustos Forrajeros. Grupo regional FAO-IADIZA. Mendoza.

Qi, J., A. Chehbouni, A. R. Huete, Y. H. Kerr, and S. Sorooshian. 1994. A modified soil adjusted vegetation index. Remote Sens Environ 48(2):119-126, doi: 10.1016/0034-4257(94)90134-1.

Reynolds, J. F., D. M. Stafford Smith, E. F. Lambin, I. I. Turner, M. Mortimore, S. P. J. Batterbury, et al. 2007. Global desertification building a science for dryland development. Science 316:847-851.

Riazanoff, S. 2002. SPOT satellite geometry handbook. S-NT-73-12-SI.Edition 1 Revision 0. GAEL Consultant. Toulouse, France.

Rouse, J. W., R. H. Haas, J. A. Schell, and D. W. Deering. 1973. Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS. In: Third ERTS Symposium, NASA SP-351 I. Pp. 309-317.

Rueter, B. L., and M. A. Bertolami. 2010. Comunidades vegetales y factores ambientales en los cañadones costeros de Patagonia. Ecología Austral 20:17-25.

Rueter, B. L. 2013. Tesis doctoral, Aspectos estructurales y funcionales de las comunidades vegetales nativas de los Cañadones Costeros del Distrito del Golfo San Jorge. Su dinámica temporal. Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco. Comodoro Rivadavia, Argentina.

Running, S. W., P. E. Thornton, R. R. Nemani, and J. M. Glassy. 2000. Global terrestrial gross and net primary productivity from the Earth Observing System. Pp. 44-57 in: O. E. Sala, R. B. Jackson, H. A. Mooney and R. W. Howarth (eds.). Methods in ecosystem science,. Springer-Verlag, New York, USA.

Sims, N. C., and M. J. Colloff. 2012. Remote sensing of vegetation responses to flooding of a semi-arid floodplain: Implications for monitoring ecological effects of environmental flows. Ecol Indic 18:387-391, doi: 10.1016/j.ecolind.2011.12.007.

Soriano, A., and J. M. Paruelo. 1990. El manejo de campos de pastoreo en Patagonia: Aplicación de principios ecológicos. Ciencia Hoy 2(7):44-53.

Soriano, A., and C. Movia. 1986. Erosión y desertización en la Patagonia. Interciencia 11:77-83.

Soriano, A. 1956. Los distritos florísticos de la provincia Patagónica. Rev Invest Agric 10:323-347.

Tucker, C. J. 1979. Red and Photographic Infrared Linear Combinations for Monitoring Vegetation. Remote Sens Environ 8:127-150, doi: 10.1016/0034-4257(79)90013-0.

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

Publicado

2017-02-24

Cómo citar

Buzzi, M. A., Rueter, B. L., & Ghermandi, L. (2017). Múltiples índices espectrales para predecir la variabilidad de atributos estructurales y funcionales en zonas áridas. Ecología Austral, 27(1), 055–062. https://doi.org/10.25260/EA.17.27.1.0.315