Identificación de zonas afectadas por sales en el Centro Sur de Córdoba usando Google Earth Engine
Los procesos de salinización de los suelos se caracterizan por ser dinámicos y con una elevada variabilidad geográfica afectando en gran medida el desempeño de los cultivos. Las imágenes satelitales tienen un alto potencial para monitorear la variabilidad espaciotemporal de la acumulación de sales. El objetivo de este informe fue desarrollar un modelo que permita predecir la conductividad eléctrica (CE) superficial del suelo de la cuenca hidrográfica del Río Carcarañá, Córdoba, y evaluar su comportamiento a lo largo del tiempo. Se trabajó con dos bases de datos de diferentes años, e imágenes satelitales de la plataforma Google Earth Engine. Con estos se elaboró un modelo de predicción de la salinidad superficial para toda la cuenca, el cual se lo evaluó para los diferentes ciclos de humedad. Se obtuvieron diversos mapas de la cuenca con la predicción de CE, para cada período propuesto. El modelo logró representar adecuadamente la variabilidad espaciotemporal de la CE. Además, esta herramienta permitió dar una idea de los valores de CE que afecta cada zona de la cuenca. Se concluye que, para la cuenca en estudio, fue factible predecir la CE superficial del suelo mediante el uso de sensores remotos y datos referidos al suelo para el período de tiempo estudiado.
| Main Authors: | , , , , |
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| Format: | info:ar-repo/semantics/documento de conferencia biblioteca |
| Language: | spa |
| Published: |
Asociación Argentina de la Ciencia del Suelo (AACS)
2024-04-10
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| Subjects: | Teledetección, Teledetección Aérea, Conductividad Eléctrica, Aprendizaje Automático, Salinización del Suelo, Air-borne Remote Sensing, Remote Sensing, Electrical Conductivity, Machine Learning, Soil Salinization, Córdoba (Argentina), |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/20.500.12123/17986 |
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| Summary: | Los procesos de salinización de los suelos se caracterizan por ser dinámicos y con una elevada variabilidad geográfica afectando en gran medida el desempeño de los cultivos. Las imágenes satelitales tienen un alto potencial para monitorear la variabilidad espaciotemporal de la acumulación de sales. El objetivo de este informe fue desarrollar un modelo que permita predecir la conductividad eléctrica (CE) superficial del suelo de la cuenca hidrográfica del Río Carcarañá, Córdoba, y evaluar su comportamiento a lo largo del tiempo. Se trabajó con dos bases de datos de diferentes años, e imágenes satelitales de la plataforma Google Earth Engine. Con estos se elaboró un modelo de predicción de la salinidad superficial para toda la cuenca, el cual se lo evaluó para los diferentes ciclos de humedad. Se obtuvieron diversos mapas de la cuenca con la predicción de CE, para cada período propuesto. El modelo logró representar adecuadamente la variabilidad espaciotemporal de la CE. Además, esta herramienta permitió dar una idea de los valores de CE que afecta cada zona de la cuenca. Se concluye que, para la cuenca en estudio, fue factible predecir la CE superficial del suelo mediante el uso de sensores remotos y datos referidos al suelo para el período de tiempo estudiado. |
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