Áreas de peligrosidad salina : Guaymallén (Mendoza, Argentina)

El objetivo fue modelizar y cartografiar áreas de mayor peligrosidad a la salinización y de mayor dificultad a la recuperación, utilizando software de sistemas de información geográfica, Se trabajó con una fotografía aérea escaneada de 1963, Se introdujo al entorno IDRISI. Se la georreferenció -con...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Perez Valenzuela, Benjamín R., Salcedo, Carlos E., De Cara, Daniel E., Capuccino, Sonia N.
Formato: article Artículo publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias 2000
Materias:
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description El objetivo fue modelizar y cartografiar áreas de mayor peligrosidad a la salinización y de mayor dificultad a la recuperación, utilizando software de sistemas de información geográfica, Se trabajó con una fotografía aérea escaneada de 1963, Se introdujo al entorno IDRISI. Se la georreferenció -con coordenadas Universal Transverse Mercator (UTM)- empleando una cartografía base digitalizada a partir de cartas catastrales 1: 10,000 con Arc/ info en mesa digitalizadora, Con el comando CLUSTER (IDRISI) se realizó el procesamiento digital de la imagen, Se obtuvo una clasificación no supervisada, dada por los valores de reflectancia de la imagen, De ArcView se exportó a IDRISI una base de datos con atributos edáficos históricos (1975), georreferenciados en UTM, De IDRISI se exportó a CARTALlNX, Los sitios de muestreo se añadieron como cobertura a la imagen raster georreferenciada, Con los dos últimos software se realizaron consultas en la base de datos, siendo esta rutina más sencilla y efectiva en CARTALI NX, Los campos de la base de datos edáficos son: textura superficial (0-25 cm), textura en profundidad (50-SO cm), salinidad superficial (0-25 cm) y en profundidad (50-SO cm), Los lugares de muestreo y sus atributos, graficados como cobertura de puntos, se extrapolaron a sus zonas de influencia, siendo representados como polígonos cuya delimitación se realizó con el apoyo del análisis visual del cluster. Transformados los puntos cartográficos de la base de datos en polígonos, éstos se rasterizaron. En esta imagen, y mediante el lenguaje de Consulta Estructurado (SOL) del módulo de base de datos de IDRISI, se obtuvo una imagen discriminando los polígonos de textura fina en profundidad. Independientemente de lo anterior, se rasterizó información histórica de las líneas que unen puntos de igual distancia de la superficie a la freática: las isobatas. Con ella, se creó una ima-gen Booleana donde se ubicaron las zonas de mayor ascenso freático. Realizando OVERlAY (IDRISI), con las dos imágenes se obtuvo una cartografía donde están las zonas de freática cercana a la superficie y textura fina en profundidad. Esta imagen, surgida de una modelización, se comparó con otra, que zonifica la salinidad de los suelos y se constató las zonas coincidentes.
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