Análisis comparativo de cinco métodos de procesamiento para calcular el área de lagunas pampeanas a partir de imágenes satelitales Landsat

Biología Acuática

María Laura Maestri¹  Florencia Castets¹  Graciela Canziani¹  Martín Bayala² 

[1] Instituto Multidisciplinario sobre Ecosistemas y Desarrollo Sustentable, Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires;Instituto de Hidrología de Llanuras “Dr. Eduardo Jorge Usunoff”, Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires;

关键词: Clasificación de imágenes;    laguna La Barrancosa;    lagunas pampeanas;    variabilidad;   

DOI  :  10.24215/16684869e003

来源: DOAJ

【 摘 要 】

Las lagunas pampeanas evidencian una dinámica muy cambiante (estacional, anual o cíclicamente) en diversos aspectos: profundidad, superficie libre, turbidez, concentración de nutrientes, de clorofila, de sólidos en suspensión, conductividad, etc. Trabajos previos señalan una relación inversa entre el volumen de agua y los valores de indicadores de estado trófico, vinculando precipitaciones y vientos con el grado de eutrofia de estas lagunas. La comprensión de las interrelaciones complejas entre procesos biológicos y geofísicos se dificulta porque éstos no son lineales y presentan retardos que aún no están cabalmente identificados ni cuantificados, con posibles retroalimentaciones entre dichos procesos. La comprensión de la dinámica de la interacción entre clima y ecosistemas lénticos es fundamental para poder conservarlos, utilizando sus recursos y garantizando sus servicios. Un primer paso esencial para relacionar la evolución de las lagunas con las precipitaciones consiste en contar con algoritmos confiables para el procesamiento de imágenes satelitales. Presentamos aquí un análisis comparativo de cinco métodos computacionales para determinar la superficie de agua libre de la laguna La Barrancosa a partir de la aplicación de los índices NDWI (Índice de Diferencia Normalizada de Agua) y MNDWI (Índice de Diferencia Normalizada de Agua Modificado) y métodos supervisados (Máxima Verosimilitud) y no supervisados (ISODATA y K-means) de clasificación en imágenes Landsat (4TM, 5TM y 7ETM+) a lo largo del período 1984-2004. Esto permitió evaluar la capacidad de cada uno para seguir la dinámica del área superficial e identificar el método que insume menos tiempo computacional y minimiza posibilidades de error en la implementación.

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