Uso de suelo agrícola en la zona central de Córdoba: análisis de datos espaciales multisensor para su estudio y gestión

La sustentabilidad de los ecosistemas y los recursos y servicios que estos proporcionan, requieren que se comprendan a fondo los procesos de cambio de usos de suelo y sus efectos, ya que estos pueden llevar a la perdida de capa superficial del suelo por erosión hídrica o eólica, inundaciones, perdida...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Violini, Soraya
Otros Autores: Bocco, Mónica
Formato: masterThesis
Lenguaje:Español
Publicado: 2018
Materias:
Sky
SAR
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11086/10758
Aporte de:
id I10-R14111086-10758
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description La sustentabilidad de los ecosistemas y los recursos y servicios que estos proporcionan, requieren que se comprendan a fondo los procesos de cambio de usos de suelo y sus efectos, ya que estos pueden llevar a la perdida de capa superficial del suelo por erosión hídrica o eólica, inundaciones, perdida de productividad, etc. El conocimiento de la distribución y superficie sembrada de cultivos agrícolas es indispensable para la planificación de políticas, para definir las bases de ordenamiento territorial y para productores en la toma de decisiones. La presente tesis, tiene como objetivo principal la identificación de cultivos de verano a través del uso de imágenes satelitales ópticas y de radar, en el centro de la provincia de Córdoba. Se utilizaron imágenes procesadas y calibradas de los sensores SPOT, Landsat y COSMO SkyMed, a las cuales se les realizó un análisis exploratorio de los datos para el conocimiento de la estructura de los mismos. Para todas las imágenes, se presentan las firmas espectrales y sus variabilidades en las longitudes de ondas del espectro visible y del infrarrojo como una primera aproximación que permita inferir el tipo de cobertura de suelo y, en los cultivos, su comportamiento y estadios fenológicos. Para la clasificación (tipo de cobertura de suelo, tipo de cultivo, etapa de desarrollo, etc) se estudiaron y aplicaron algoritmos de redes neuronales y se modelaron datos radar mediante el método de distancia estocástica de Hellinger. Se obtuvieron muy buenos resultados con imágenes ópticas, identificando cada cultivo en sus diversos estadios fenológicos con todos los métodos utilizados. A partir de imágenes provenientes de sensores SAR, se identificaron diferencias estadísticas y estocásticas, aunque los resultados en polarizaciones VV y HH no mostraron una clasificación estadísticamente válida para el área de estudio
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