Desempeño de dos índices normalizados de agua para la identificación de anegamientos en la cuenca del río Salado en Argentina

IF 0.4 4区 农林科学 Q4 FORESTRY
Sofía Salese, Bruno Lara
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Abstract

Introducción: Los anegamientos son fenómenos frecuentes en ecosistemas llanos con deficiencias en el drenaje fluvial que afectan la economía local y regional. Estos pueden ser identificados y analizados mediante teledetección. Objetivo: Evaluar el desempeño de dos índices normalizados de agua, en épocas de precipitación anual máxima y mínima, para la identificación de anegamientos en la cuenca del río Salado, Argentina. Materiales y métodos: Los años con precipitación anual máxima y mínima en el periodo 2001-2020 se obtuvieron de estimaciones satelitales de precipitación mensual provistas por la NASA a través de Google Earth Engine. Los anegamientos se identificaron con imágenes Landsat, a través de la aplicación de dos índices normalizados de agua (NDWI, por sus siglas en inglés -Normalized Difference Water Index- y NDWI modificado) con la finalidad de evaluar su desempeño en la obtención de imágenes binarizadas que representen mejor la realidad del área de estudio. Resultados y discusión: Ambos índices tuvieron buena capacidad para la identificación de los cursos y cuerpos de agua permanente o semipermanente; sin embargo, solo el NDWI demostró mayor capacidad para la identificación de áreas anegadas con escasa profundidad (5 a 15 cm). El empleo de la banda del infrarrojo medio de Landsat (1 566 - 1 651 μm) es menos sensible a la carga de sedimentos del agua y es capaz de reflejar diferencias sutiles en ella, lo que proporciona una mayor capacidad para delinear el límite agua-suelo. Conclusión: El empleo del NDWI demostró un comportamiento adecuado para la identificación de zonas anegadas en ecosistemas de muy baja pendiente.
用于识别阿根廷萨拉多河流域洪水的两种归一化水指数的性能。
导言:洪水是地势平坦的生态系统中经常出现的现象,由于河道排水不畅,洪水对当地和区域经济造成了影响。可通过遥感技术对其进行识别和分析。目的:评估两种归一化水指数在年降雨量最大和最小时的性能,以确定阿根廷萨拉多河流域的内涝情况。材料与方法:从美国国家航空航天局通过谷歌地球引擎提供的月降水量卫星估算值中获取 2001-2020 年期间年降水量最大和最小的年份。通过应用两种归一化水指数(NDWI 和修正的 NDWI),利用 Landsat 图像识别洪水,以评估它们在获取二值化图像方面的性能,从而更好地反映研究区域的实际情况。结果与讨论:两种指数都能很好地识别永久性或半永久性水道和水体;但是,只有 NDWI 能更好地识别浅水区(5 至 15 厘米)。使用大地遥感卫星中红外波段(1 566 - 1 651 μm)对水中沉积物负荷的敏感度较低,能够反映沉积物负荷的细微差别,从而更有能力划定水土边界。结论:NDWI 在识别极低梯度生态系统中的积水区域方面表现出了合适的性能。
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期刊介绍: The Revista Chapingo Serie Ciencias Forestales y del Ambiente (RCHSCFA) is a scientific journal that aims to raise awareness of high-quality research products related to forest, arid, temperate and tropical environments in the world. Since its foundation in 1994, the RCHSCFA has served as a space for scientific dissemination and discussion at a national and international level among academics, researchers, undergraduate and graduate students, forest managers and public/private entities that are interested in the forest environment. All content published in the journal first goes through a strict triple-blind review process and is published in the following formats: Scientific Articles, Review Articles, Methodologies, Technical or Technological Notes.
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