Análisis del comportamiento de la vegetación a partir de indices del sensor MODIS en Santa Cruz, Argentina

• Klimisch, Barbara ^[1] ; Maglione, Dora ^[1] ; Paredes, Paula ^[1] ; Soto, Julio ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional de la Patagonia Austral

     Universidad Nacional de la Patagonia Austral

     Argentina

     
• Localización: Informe Científico Técnico UNPA, ISSN-e 1852-4516, Vol. 14, Nº. 3, 2022, págs. 69-90
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Vegetation behavior analysis from MODIS sensor indices, in Santa Cruz, Argentina
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• Resumen
  • español

    El uso de sensores remotos permite la evaluación y manejo de la vegetación, en grandes extensiones y a bajo costo. Algunos atributos de la cobertura vegetal, como Productividad Primaria Neta y temporada de crecimiento, son obtenidos a partir de los índices de vegetación generados con esta tecnología. El objetivo de este trabajo fue analizar cuatro índices de vegetación (NDVI, EVI, SAVI y ARVI) en las áreas ecológicas de la provincia de Santa Cruz, con datos del sensor MOD13Q1, desde febrero 2000 a marzo 2021. Los datos, promedios por área, fueron obtenidos utilizando Google Earth Engine y analizados estadísticamente con el programa R-Studio. Para cada índice se obtuvieron medidas descriptivas y los atributos de la curva media anual. Se analizó la correlación entre índices. Los cuatro índices identificaron los momentos de máxima productividad y resultaron correlacionados. El NDVI resultó ser el índice con mejor correlación, mostrando un comportamiento más homogéneo respecto de la vegetación. En relación a los atributos del NDVI, el Complejo Andino y Estepa Magallánica Húmeda, presentaron un máximo en octubre, Estepa Magallánica Seca tuvo un comportamiento bimodal (octubre y abril) y las demás áreas no presentaron patrones claros. Las diferencias encontradas posiblemente se deban a la heterogeneidad propia de cada región Esto podría comprobarse estudiando sitios representativos dentro de cada área.

  • English

    The use of remote sensing allows the evaluation and management of vegetation, in large extensions and at low cost. Some attributes of vegetation cover, such as Net Primary Productivity and growing season, are obtained from the vegetation indices generated with this technology. The objective of this work was to analyse four vegetation indices (NDVI, EVI, SAVI and ARVI) in ecological areas of the province of Santa Cruz, with data from the MOD13Q1 sensor, from February 2000 to March 2021. The data, averaged by area, were obtained using Google Earth Engine and statistically analysed with the R-Studio program. Descriptive measures and the attributes of the annual mean curve attributes were obtained for each index. The correlation between indices was analysed. The four indices identified the moments of maximum productivity and were correlated. The NDVI was the index with the best correlation, showing a more homogeneous behaviuor with respect to the vegetation. In relation to the attributes of the NDVI, Andean Complex and Humid Magellanic Steppe showed a maximum in October, Dry Magellanic Steppe had a bimodal behaviour (October and April) and the other areas did not show clear patterns. The differences found are possibly due to the heterogeneity of each region. This could be verified by studying representative sites within each area.